高等代数若当标准形

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若当标准型求解

若当标准型求解

• 方法步骤:
由特征值i 对应的线性无关的特征向量的个数确定 J(i) 中 Jordan 块的个数 由特征值i 的代数重数确定主对角线元素是的 i 的 Jordan 矩阵J(i ) 的阶数。 由特征向量求得的Jordan 链条的长度确定Jordan块的阶数 链条中的向量合起来构成可逆矩阵P,Jordan块构成JA
另外,注意的选择。观察上面的公式可以发现
R(( A i I )nj1) N ( A iI )
2 1
例 A
20 2 2
,求可逆矩阵P使得A相似
2 3
2
于Jordan 标准型。
解:可计算A的包含阶数为2和3的两个Jordan块。可计算得:
0 1
00
A2I
0 2
0 3
0
2. 矩阵的化简
方阵A的Jordan 标准形变换矩阵P的求法
• 目标:求可逆矩阵P和Jordan矩阵JA ,使AP=PJA • 求法与步骤:根据前面的计算求出初等因子组
f ( ) I A ( 1 )k1 ( 2 )k2 ( s )ks
矩阵A和JA的特征值相等
APi Pi Ji( i )
先求二阶Jordan对应的特征向量和广义特征向量。显然取
p1 R(( A 2 I )) N ( A 2 I ), p1 (a,0,b,0,0)T , a 0或b 0
这时
p2 (x, a, z, b / 2, 0)T (x, 0, z, 0, 0)T (0, a, 0, b / 2, 0)T
2
1
g( A ) P 15 23 P1
15
关于Jordan标准形的计算
由于计算涉及的内容偏多,有兴趣或需要的可以 参见教材。另外很多定理的证明可参见北京大学 出版社出版的<<高等代数>>教材的相关内容即可。

高等代数(北大版)第8章习题参考答案

高等代数(北大版)第8章习题参考答案

第八章 —矩阵1. 化下列矩阵成标准形1) 2)3) 4)5)6)解 1)对矩阵作初等变换,有A= B,B即为所求。

2)对矩阵作初等变换,有A= B,B即为所求。

3)因为的行列式因子为1=1, 2 =, 3 = ,所以1 = 1,2 = = ,3 = = ,从而A= B,B即为所求。

4)因为的行列式因子为1=1, 2 =, 3 = , 4 = ,所以1 = 1,2 = = ,3 = = ,4 = = ,从而A= B,B即为所求。

5)对矩阵作初等变换,有A= B,B即为所求。

6)对矩阵作初等变换,有A,在最后一个行列式中3=1, 4 =, 5 = ,所以1 =2 =3 =1,4 = =,5 = =。

故所求标准形为B= 。

2.求下列矩阵的不变因子:1) 2)3) 4)5)解 1)所给矩阵的右上角的二阶子式为1,所以其行列式因子为1=1, 2 =1, 3 = ,故该矩阵的不变因子为1 =2 =1,3 =。

2)因为所给矩阵的右上角的三阶子式为-1,所以其行列式因子为3 =2 =1=1,4 =,故矩阵的不变因子为1 =2 =3 =1,4 =。

3)当时,有4 = = ,且在矩阵中有一个三阶子式= ,于是由,3 = 1,可得3 = 1,故该矩阵的不变因子为1 =2 =3 =1,4 = 。

当时,由1=1, 2 =1, 3 = , 4 = ,从而1 =2 =1,3 = ,4 = = 。

4)因为所给矩阵的左上角三阶子式为1,所以其行列式因子为1=1, 2 =1, 3 =1, 4 = ,从而所求不变因子为1 =2 =3 =1,4 = 。

5)因为所给矩阵的四个三阶行列式无公共非零因式,所以其行列式因子为3 =1,4 = ,故所求不变因子为1 =2 =3 =1,4 = 。

3.证明:的不变因子是,其中= 。

证因为n = ,按最后一列展开此行列式,得n == ,= ,因为矩阵左下角的阶子式= ,所以= 1,从而1=2 = … = = 1,故所给矩阵的不变因子为1 =2 = … = = 1,= = ,即证。

高等代数 第9章矩阵的标准型 9.6 若当标准型

高等代数 第9章矩阵的标准型 9.6 若当标准型
X 3 1, 0, 0
T
再由第三个方程解出一个特解为
,那么所求相似变换矩阵为
0 4 1 P X 1, X 2 , X 3 1 3 0 0 2 0
例 2 求方阵
1 2 6 A 1 0 3 1 1 4
J 0 3 1 0 0 3

3 1 0 J 0 3 0 0 0 1
例 2 用矩阵秩的方法求出矩阵
1 0 A 0 0
的Jordan标准形。
2 1 0 0
3 2 1 0
4 3 2 1
解:首先求出其特征值,显然其特征多项式为
矩阵的Jordan标准形 定义: 称 n 阶矩阵
ai Ji
1 ai
1 1 ai ni ni
为Jordan块。设 J1, J 2 ,, J s 为Jordan块, 称准对角形矩阵
J1 J
J2
Js
X 3 2, 0, 1
T
T
再由第三个方程解出一个特解为
,那么所求相似变换矩阵为
1 2 2 P X 1, X 2 , X 3 1 1 0 0 1 1
从而有
1 0 0 1 P AP 0 1 1 0 0 1
故 A 的Jordan标准形为
0 0 0 J 0 0 0 0 0 2

0 0 0 J 0 2 0 0 0 0
求Jordan标准形的另一种方法:特征矩阵秩 的方法. 具体操作步骤: (1)先求出该矩阵的特征多项式及其特征 值 A (2)其Jordan标准形的主对角线上都是 i 在主对角线上出 的特征值,并且特征值 现的次数等于 i 作为特征根的重数。对于每 i ,求出以它为主对角元的各级 个特征值 Jordan 块的数目N (i ) ,首先求出

高等代数第八章 6第六节 Jordan标准形的理论推导

高等代数第八章 6第六节 Jordan标准形的理论推导
1 2 s
(1)
(其中 1,λ2,…,λs可能有相同的,指数k1,k2,…,ks也可 其中λ 可能有相同的,指数 其中 能有相同的). 每一个初等因子 能有相同的 每一个初等因子 ( λ − λi ) k 对应于一
i
个若当块
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λ0 1 Ji = 0 M 0
返回
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例2 求矩阵
− 1 − 2 6 A = − 1 0 3 − 1 − 1 4
若当标准形. 的若当标准形 解 先求 -A的初等因子: 先求λE- 的初等因子:
0 − λ + 1 − λ2 + 3λ − 2 λ +1 2 − 6 r1-(λ+1)3 +1)r +1) λE − A = 1 λ − 3 → 0 λ −1 −λ +1 1 r2-r3 1 1 λ − 4 λ−4 1
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应该指出,若当形矩阵包括对角矩阵作为特殊 应该指出,若当形矩阵包括对角矩阵作为特殊 包括对角矩阵 情形,那就是由一级若当块构成的若当形矩阵, 情形,那就是由一级若当块构成的若当形矩阵,由 此即得 定理12 复数矩阵 与对角矩阵相似的<=>是A的 复数矩阵A与对角矩阵相似 相似的 = 是 的 定理 初等因子全为一次的. 初等因子全为一次的 证明留给大家作练习. 证明留给大家作练习 根据若当形的作法 可以看出矩阵A的 根据若当形的作法,可以看出矩阵 的最小多 若当形的作法, 项式就是 就是A的最后一个不变因子d 项式就是 的最后一个不变因子 n(x). 因此有 定理13 复数矩阵 与对角矩阵相似的<=>是A的 复数矩阵A与对角矩阵相似 相似的 = 是 的 定理 不变因子都没有重根 都没有重根. 不变因子都没有重根

高等代数_若当标准形

高等代数_若当标准形

第八章 若当标准形一、本章知识脉络框图二、本章重点及难点矩阵的相似问题一直是高等代数中的重点研究对象,除了前面所谈到的化矩阵为对角形的方法外我们还可以从其他渠道探讨这个问题.比如,周知~存在可逆矩阵使得.但是A ⇔B P 1B P AP -=寻找可逆矩阵往往是件比较困难的工作,因此我们可论证等价性成立:(或论P E A E B λλ-≅-证它们有相同的标准形),那么就相当于~ ;此外,对不能对角化的矩阵我们也可以研究将其A B 化成上(下)三角形或准对角形──若当(Jordan )标准形.作为理论准备,矩阵的标准形理论是本章的重点之一. 通过矩阵的初等变换求其标准-λ-λ形是最基本的要求;了解矩阵的不变因子、行列式因子以及初等因子这三个重要概念并掌握它-λ们的性质、相互之间的关系和求法等技术方面的工作,是本章的关键.讨论矩阵的相似标准形是本章的主要目的. 本章的难点有如下几个方面:掌握矩阵的不变因子、行列式因子与初等因子这三个重要概念以及它们的性质、关系-λ和求法;●理解并掌握两个数字矩阵与相似的充分必要条件,以及数字矩阵与对角矩阵相似A B A 的充分必要条件;●充分发挥最小多项式的性质在讨论矩阵的相似标准形中的作用;●掌握矩阵的Jordan 标准形的求法、性质及其应用.三、本章的基本知识要点 (一)矩阵的概念和性质λ-1.设是一个数域,是一个文字,如果矩阵的每个元素都是的多项式,即 F λn m ⨯()A λλ=,那么,就是一个关于的多项式矩阵,简称为矩阵.如果 ,()A λ(())ij m n a λ⨯()A λλ-λn m =则称为阶矩阵.()A λn -λ2. 如果在矩阵中,有一个阶子式不为零,一切阶子式(如果存在)全-λ()A λ(1)r r ≥1r +为零,则称的秩为,记为.()A λr (())r A r λ=注意:① ;(())0r A λ=⇔()0A λ=② 若是一个数字阶矩阵,则必有.A n ()r E A n λ-=3. 设是阶矩阵,若存在阶矩阵使得()A λn -λn -λ()B λ ()()()()A B B A E λλλλ==则称是可逆的,并称是的逆矩阵,记为.()A λ()B λ()A λ1()()B A λλ-=4.注意:(1)一个阶矩阵是可逆的充要条件为行列式:.n -λ()A λ()0A c λ=≠(2)若是可逆时,则有,其中是伴随矩阵.()A λ)(|)(|1)(*1λλλA A A =-()A λ*()A λ(3)在数字矩阵中,阶矩阵是可逆的充分必要条件是行列式(即是满秩矩阵),但n A ||0A ≠A 对于矩阵来说,当矩阵的行列式时,矩阵未必是可逆的,即满秩的矩阵未-λ|()|0A λ≠()A λ-λ必是可逆的. (二)初等矩阵λ-1、由阶单位矩阵经过一次矩阵的初等变换得到的阶矩阵称为初等矩阵.其n E -λn -λ-λ有三种不同的类型,分别是、与,而且都是可逆矩阵,且逆矩阵仍是(,)P i j (())P i k (,(()))P i j ϕλ同类的初等矩阵.-λ2、对的矩阵进行一次初等行变换,相当于在的左边乘上相应的阶初等m n ⨯()A λ()A λm 矩阵;而对进行一次初等列变换,就相当于在的右边乘上相应的阶初等矩阵.-λ()A λ()A λn -λ3.矩阵可逆的充分必要条件是可表成一系列初等矩阵的乘积. -λ()A λ()A λ-λ4.注意:(1) 由于在矩阵的第二类型的初等变换中,不允许用一个非常数的多项式去乘或除矩-λ()ϕλ阵的某一行(列),这导致了矩阵的初等变换与数字矩阵的初等变换在性质上有些区别,这请读λ-者充分注意.(2) 等价的矩阵具有相同的秩、行列式因子、不变因子和初等因子.-λ(三)矩阵的标准形λ-1.矩阵不变因子λ-设的矩阵的秩为,那么可经过一系列的初等变换化成对角矩阵m n ⨯-λ()A λr ()A λ, ()11()()(),,(),0,,000r r d d diag d d λλλλ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ ()*即存在阶可逆矩阵和阶可逆矩阵,使m ()P λn ()Q λ,()()()P A Q λλλ=()1(),,(),0,,0r diag d d λλ= 其中是首一多项式,且()i d λ(1,2,,)i r = .1()(),(1,2,,1)j j d d j r λλ+=- 并称※式为矩阵的标准形.其中称为的不变因子.-λ()A λ12(),(),,()r d d d λλλ ()A λ注意:若是一个阶数字矩阵,则的特征多项式必有A n A (1);12()()()()A n f E A d d d λλλλλ=-= (2)所有不变因子的次数之和.1(())n i i d n λ=∂==∑2、矩阵的行列式因子λ-(1)设的矩阵的秩为,那么对于正整数的全部阶子式m n ⨯-λ()A λr ,1,k k r ≤≤()A λk 的首项系数为1的最大公因式,称为的阶行列式因子,记为.()A λk ()k D λ(2)不变因子与行列式因子之间的关系是:12(),(),,()r d d d λλλ 12(),(),,()r D D D λλλ ,,……, (I )11()()D d λλ=212()()()D d d λλλ=12()()()()r r D d d d λλλλ= (3)两个矩阵等价的充分必要条件是它们具有相同的不变因子或相同的各阶行列式因子.-λ(4)阶可逆矩阵的各阶行列式因子是,进一步,n -λ()A λ12()()()1n D D D λλλ====的不变因子是()A λ,12()()()1n d d d λλλ==== 从而知道矩阵的标准形是单位矩阵.即可逆的矩阵的标准形是单位矩阵,反过来,如果()A λE -λ矩阵与单位矩阵等价,那么一定是一个可逆矩阵.-λ()A λ()A λ3. 矩阵的初等因子与阶数字矩阵的初等因子λ-n (1)把矩阵的每个次数大于零的不变因子分解成互不相同的一次因式的方幂的乘积,-λ()A λ所有这些一次因式的方幂(相同的必须按出现的次数计算),称为的初等因子.()A λ特别地,如果为阶数字矩阵,的特征矩阵的初等因子习惯上称为的初等因子.A n A E A λ-A (2)设为阶数字矩阵,若特征矩阵等价于下列的对角形矩阵(不一定是标准形)A n E A λ-,1()()()n h B h λλλ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 其中都是首一多项式. 那么将分解成互不相同的一次因式的方幂(相同的必须按出现的()i h λ()i h λ次数计算)就是的全部初等因子.A 4. 不变因子、行列式因子与初等因子之间的关系矩阵的不变因子、行列式因子与初等因子之间存在有密切关系,它们之间可以互相-λ()A λ导出.(1)如果已知不变因子,直接使用定义可得到初等因子,利用上面的12(),(),,()r d d d λλλ 关系式(I )可导出行列式因子.12(),(),,()r D D D λλλ (2)如果已知行列式因子,同样可以利用关系式(I )导出不变因子12(),(),,()r D D D λλλ ,从而得出初等因子.12(),(),,()r d d d λλλ (3)如果已知矩阵的秩及其初等因子,这时可以将全部初等因子按不可约因子的方幂()A λr 降幂排列,同一个不可约因子的方幂排成一行.如果不可约因子的方幂的个数不足个,则在后面r 用1补足,这时全体不可约因子的方幂排成下列的形式:11121212221211122212(),(),,(),(),(),,(),0(1,2,,)(),(),,(),r r s s sr t t t t t t i i ir t t t s s s P P P P P P t t t i s P P P λλλλλλλλλ≥≥≥≥= 那么,矩阵的不变因子是()A λ,12112()()()()sr r r t t t s d P P P λλλλ= ,11121212()()()()s r r r tt t s d P P P λλλλ---= ……………… 1112112()()()()s t t t r s d P P P λλλλ= 依此就可以得到矩阵的行列式因子.12(),(),,()r D D D λλλ 下图列出了矩阵及其标准形,不变因子,行列式因子以及秩与初等因子之间的关系.在计算过程中,读者可以根据具体情况采用适当的步骤进行.(四)矩阵的等价、数字方阵相似和对角化的条件λ-1.设与都是的矩阵,那么有下列等价条件:()A λ()B λm n ⨯-λ(1)与等价与有相同的标准形; ()A λ()B λ⇔()A λ()B λ(2)与等价与有相同的不变因子;()A λ()B λ⇔()A λ()B λ(3)与等价与有相同的行列式因子;()A λ()B λ⇔()A λ()B λ(4)与等价与有相同的秩和初等因子;()A λ()B λ⇔()A λ()B λ(5)与等价存在一系列初等矩阵和使得()A λ()B λ⇔-λ12,,,s P P P 12,,,t Q Q Q ;1212()()s t PP P A Q Q Q B λλ= (6)与等价存在可逆矩阵和使得.()A λ()B λ⇔-λ()P λ()Q λ()()()()P A Q B λλλλ=注意:两个阶数一样的矩阵仅是初等因子相同时,不能保证它们等价.例如矩阵-λ如的初等因子相同,但它们不等价.10()01A λλλ-=+⎛⎫ ⎪⎝⎭(1)(1)0()00B λλλ-+=⎛⎫ ⎪⎝⎭2.设都是阶数字矩阵,那么有下列关于矩阵相似的等价条件:,A B n (1)~与等价;A ⇔B E A λ-E B λ-(2)~与有相同的标准形;A ⇔B E A λ-E B λ-(3)~与有相同的不变因子;A ⇔B E A λ-E B λ-(4)~与有相同的行列式因子;A ⇔B E A λ-E B λ-(5)~与有相同的初等因子(或者与有相同的初等因子);A ⇔B E A λ-E B λ-A B (6)~与有相同的若当标准形.A ⇔B A B 3.设是阶数字复矩阵,那么有下列等价条件:A n (1)与对角矩阵相似的充分必要条件是的不变因子没有重根;A E A λ-(2)与对角矩阵相似的充分必要条件是的初等因子都是一次的;A A (3)与对角矩阵相似的充分必要条件是的最小多项式没有重根;A A (4)与对角矩阵相似的充分必要条件是每个特征根的代数重数等于几何重数.A A (五)数字矩阵的若当标准形与有理标准形 从前面所谈论的化矩阵为对角形矩阵可知,并不是所有的阶数字矩阵都能相似对角化,虽然n 如此,但对于实数域上的阶对称矩阵,即实对称矩阵是一定与一个实对角矩阵相似的.于R n A A 是,我们自然会提出这样一个有待解决的重要问题:当一个矩阵不与对角矩阵相似时,能否退而求其次,使相似于一个比对角矩阵稍为复杂,但仍能给计算和研究带来便利的某种标准形呢?这就A 是我们下面要介绍的矩阵的若当标准形与有理标准形.1.矩阵的若当标准形(1)设是一个复数,形式为0λ0000000001000(,)00100001t tJ t λλλλλ⨯⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 的矩阵称为若当(Jordan )块. 而由若干个若当块组成的准对角矩阵(分块对角矩阵)(,)i i J t λ1122(,)(,)(,)s s J t J t J J t λλλ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 称为若当形矩阵,其中参数可以是相等,也可以是不相等.12,,,s λλλ (2)由于若当块的特征矩阵的各阶行列式因子是0(,)J t λ0(,)E J t λλ-,1210()()()1,()()t t t D D D D λλλλλλ-=====- 因此,它的不变因子是.1210()()()1,()()t t t d d d d λλλλλλ-=====- 由此即得,的初等因子是,也就是若当块的初等因子.由于若当块0(,)E J t λλ-0()t λλ-0(,)J t λ完全被它的级数与主对角线上的元素所刻划,而这两个数都反映在它的初等因子0(,)J t λt 0λ中.因此,若当块是由它的初等因子唯一决定的.0()t λλ-(3)类似地,我们可以求得若当形矩阵1122(,)(,)(,)s s J t J t J J t λλλ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 的初等因子是.1212(),(),,()s t t t s λλλλλλ--- 也就是说,每个若当形矩阵的全部初等因子是由它的全部若当块的初等因子构成的.而每个若当块是由其初等因子来决定的,由此可见,若当形矩阵除去其中的若当块排列的次序外,是被它的初等因子唯一决定的.(4)若当形矩阵的主要结论是:复数域上任一个阶矩阵都相似于一个若当形矩阵C n A ,1122(,)(,)(,)s s J t J t J J t λλλ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 这个若当形矩阵称为的若当标准形.A (5)设是一个阶矩阵,是的若当标准形,那么A n J A ●存在可逆矩阵,使得;T 1T AT J -=●与有相同的秩与行列式;A J ●与有相同的特征多项式与最小多项式;A J ●特征矩阵与有相同的行列式因子;E A λ-E J λ-●与(或者与)有相同的不变因子与初等因子.E A λ-E J λ-A J (6)对于复数域上的维线性空间的任一个线性变换,在中必存在有一组基C n V σV ,使得在此基下的矩阵是一个若当形的.12,,,n ααα σ(7)每个阶的复数矩阵都与一个下(或上)三角形矩阵相似,其主对角线上的元素刚好n A 是矩阵的全部特征值. 即存在可逆矩阵,使A T (下三角形矩阵),110*n T AT λλ-⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 其中是矩阵的全部特征值.如果是一个多项式,则的全部特征值是1,,n λλ A ()g λ()g A,即1(),,()n g g λλ .11()0()*()n g T g A T g λλ-⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 2.矩阵的有理标准形在上面我们讨论了复数域上任何一个阶矩阵可相似于一个若当形矩阵,下面我们将在任意C n 一个数域上来讨论类似的问题,而且证明了上任意一个阶矩阵必相似于一个有理标准形矩F F n 阵.(1)对于数域上的一个多项式F ,12121(),1n n n n n f a a a a n λλλλλ---=+++++≥ 称矩阵122100001000010000100001n n n a a a A a a ---⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪-= ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭ 是多项式的伴侣阵.()f λ多项式的伴侣阵的不变因子(即是的不变因子)是()f λA E A λ-,.121()()()1n d d d λλλ-==== ()()n d f λλ=(2)设阶矩阵的不变因子是n A 121,,1,(),(),,()k k n d d d λλλ++ 其中的次数大于等于1,并且假设分别是的()k i d λ+12,,,n k N N N - 12(),(),,()k k n d d d λλλ++ 伴侣阵,这时我们称分块对角矩阵12n k N N F N -⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭是矩阵的有理标准形.A (3)数域上的任意一个阶矩阵必相似于它的有理标准形(因为它们具有相同的初等因F n A 子).注意:若当标准形在复数域上是一定存在的,而有理标准形在任何数域上都是存在的.(六)最小多项式及其性质 1.零化多项式与最小多项式设是一个数域,是上的阶数字矩阵,如果数域上的多项式使得,F A F n F ()f x ()0f A =则称以为根或为的零化多项式.()f x A ()f x A 在以为根的多项式中,次数最低且首一的多项式称为的最小多项式,记为.A A ()A m λ2、哈密顿─凯莱定理设是一个数域,是上的阶数字矩阵,记的特征多项式为F A F n A12121()n n n A n n f E A a a a a λλλλλλ---=-=+++++ 那么 12121()0n n n A n n f A A a A a A a A a E ---=+++++= 即的特征多项式是的零化多项式.同时,还有A A *12231211211()()()()n n n n n n E A A a A a a A a a E λλλλλλ-------=++++++++++ 3、最小多项式的性质设是数域上的阶数字矩阵,为的最小多项式.A F n ()A m λA (1)最小多项式是唯一的;(2)设,则的充分必要条件是;特别地,矩阵的最小()[]g F λλ∈()0g A =()()A m g λλA 多项式是的特征多项式的一个因式.()A m λA ()A f E A λλ=-(3)若是一个阶数字矩阵,且的特征多项式为A n A 12()()()()A n f E A d d d λλλλλ=-= 那么;()()A n m d λλ=1()()A n f D λλ-=(4)的特征根都是根.A ()A m λ(5)设都是阶数字矩阵,如果相似,即~;,AB n ,A B A ⇔B ()()A B m m λλ=(6)设是准对角形,且分别是的最小多项式,那么1s A A A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ ()i m λi A ;()A m λ12[(),(),,()]s m m m λλλ= (7)阶若当块t0000000001000(,)00100001t t J t λλλλλ⨯⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 的最小多项式.0()()t J m λλλ=-(六)主要定理与结论定理1 假设都是阶数字矩阵,如果存在阶数字矩阵满足,A B n n 00,P Q 00()E A P E B Q λλ-=-则矩阵与相似.A B 作为矩阵多项式,矩阵也有下列的带余除法定理.-λ定理2 设是数域上的两个阶矩阵,其中(),()A B λλF n -λ1011(),(),0,1,,.m m m m i n B B B B B B M F i m λλλλ--=++++∈= 如果可逆,则存在矩阵及,满足0B -λ(),()L L Q R λλ(),()R R Q R λλ,,()()()()L L A B Q R λλλλ=+()()()()R R A Q B R λλλλ=+其中分别是零或者,且满足上述条件的(),()L R R R λλ(())(()),(())(())L R R B R B λλλλ∂<∂∂<∂及是唯一的.表示矩阵中所有元素的最高次数.(),()L L Q R λλ(),()R R Q R λλ(())A λ∂()A λ如果把定理2的矩阵分别改成数字矩阵的特征矩阵,那么定理2变成下列的()B λA E A λ-定理.定理3 对于任何不是零的阶数字矩阵,以及矩阵与,一定存在矩阵n A -λ()U λ()V λ-λ与以及数字矩阵与使得()Q λ()R λ0U 0V ,.0()()()U E A Q U λλλ=-+0()()()V R E A V λλλ=-+定理3的一个常用推论是下面的定理4 设,则存在唯一的矩阵使得()[],()n f F A M F λλ∈∈-λ()Q λ.()()()()()()()f E E A Q f A Q E A f A λλλλλ=-+=-+证明:存在性的验证. 假设多项式1011()m m m m f c c c c λλλλ--=++++ 那么,1011()m m m m f E c E c E c E c E λλλλ--=++++ 1011()m m m m f A c A c A c A c E--=++++ 取120121()m m m m Q D D D D λλλλ----=++++ 其中10110,0,1,, 1.kk i k k k i k k i D c A c A c A c A c k m ---===++++=-∑ 代入定理中,可以验证等式成立.唯一性的证明. 假设还存在有另一个矩阵使得-λ1()Q λ11()()()()()()()f E E A Q f A Q E A f A λλλλλ=-+=-+只要把两个等式相减,可以得到11(()())(()())Q Q A Q Q λλλλλ-=-再通过比较等式两边的次数,即可得到.■λ1()()Q Q λλ=定理5 阶数字矩阵的最大不变因子等于的所有初等因子的最小公倍式.n A ()n d λA 证明: 因为,将矩阵全部初等因子按不可约因子的方幂降幂排列,同一()r E A n λ-=A 个不可约因子的方幂排成一行,不足个的在后面用1补足. 排列的形式如下:n 11112221221*********(),(),,(),(),(),,(),0(1,2,,)(),(),,(),n n s s sn t t t t t t i i in t t t s s s P P P P P P t t t i s P P P λλλλλλλλλ≥≥≥≥=那么,不变因子 ,也就是等于所有初等因子的最小公倍式. ■1112112()()()()s tt t n s d P P P λλλλ= 定理6设阶矩阵的最小多项式为,证明:,其中是n A ()m λ()()n m d λλ=()n d λ的最后一个不变因子.E A λ-证明:设的全部初等因子是A 1111211121111112112(),(),,(),(),(),,(),r sr s s s sn n n rn n n s s s s s sr n n n n n n λλλλλλλλλλλλ⎧---≤≤≤⎪⎪⎨⎪---≤≤≤⎪⎩其中两两不同.这时 .12,,,s λλλ 121212()()()()sr r r sn n n n s d λλλλλλλ=--- 其次,由于相似于若当标准形A ,1112srs n n n J J J J ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1,1,2,,.1,2,,.1ij i i n s i J i s j r λλλ⎛⎫ ⎪⎪=== ⎪ ⎪⎝⎭ 由于对角分块矩阵的最小多项式等于各分块矩阵最小多项式的最小公倍式,而且相似矩阵有相同的最小多项式,所以1111111()(),,(),,(),,()sr r s s n nn n s s m λλλλλλλλλ⎡⎤=----⎣⎦.■111()()()sr r s n ns n d λλλλλ=--= 定理7设是准对角形,且分别是的最小多项式,证明:1s A A A ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭()i m λi A ,其中表示的最小公倍式.()A m λ1[(),,()]s m m λλ= 1[(),,()]s m m λλ 1(),,()s m m λλ 证明:因为 ,所以,,1()()0()A A A s m A m A m A ⎛⎫⎪== ⎪ ⎪⎝⎭1()()0A A s m A m A === 即是矩阵零化多项式,因此,故是()A m λ1,,s A A )(|)(,,)(|)(1λλλλA s A m m m m ()A m λ的一个公倍式.1(),,()s m m λλ 另一方面,任取的一个公倍式,则有,1(),,()s m m λλ )(λh 1()()0()s h A h A h A ⎛⎫⎪== ⎪ ⎪⎝⎭可见是矩阵的一个零化多项式,所以,. 再因为的首项系数为1,因)(λh A ()|()A m h λλ()A m λ此. ■()A m λ1[(),,()]s m m λλ= 定理8 相似矩阵具有相同的最小多项式.证明:设阶矩阵与相似,即存在可逆矩阵,使得.又设分n A B T 1B T AT -=12(),()m m λλ别是矩阵,的最小多项式,且设A B 12110()s s s m b b b λλλλ--=++++ 那么,我们有121100()s s s m B B b B b B b E--==++++ 1111102()().s s s T A b A b A b E T T m A T ----=++++= 所以,,是的零化多项式,而是的最小多项式,因此,2()0m A =2()m λA 1()m λA .12()|()m m λλ类似可以证明,.再从的首项系数为1,即可得到.■21()|()m m λλ12(),()m m λλ12()()m m λλ=四、基本例题解题点击1.矩阵的基本概念与计算λ-【例1】设有矩阵,-λ2222123(),()1253A B λλλλλλλλλλλ⎛⎫-⎛⎫== ⎪ ⎪++++⎝⎭⎝⎭计算:(1);(2).()2()A B λλ-()()A B λλ⋅【提示及点评】矩阵的运算法则与数字矩阵的运算法则相同.-λ【例2】设,求.21()12A λλλλλ⎛⎫=⎪+++⎝⎭1()A λ-【提示及点评】可以按数字矩阵求逆的方法进行计算.【例3】设,求.00()1001A λλλλ=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭()nA λ【解】因为00100000()1001010001001010A EB λλλλλλ==+=+⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭而,所以可以应用牛顿二项式定理来进行计算.EB BE B ==0111222()()n nnk n k k n n n n n n n k A E B C E B C E C B C B λλλλλλ---==+=⋅=++∑. ■1(1)21200nn nn n n n n n n λλλλλλ----⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭【知识扩展提示】题目可以扩充为对任意阶数的若当块,0000000001000(,)00100001t tJ t λλλλλ⨯⎛⎫⎪⎪ ⎪=⎪⎪ ⎪⎝⎭求.0(,)nJ t λ【例4】设有矩阵-λ2221211111()2211,()2131221023A B λλλλλλλλλλλλλλλλ-+-+-+--+=-+++=---+---⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭试求矩阵使得(),()L L Q R λλ,()()()()L L A B Q R λλλλ=+其中或者.()0L R λ=(())(())L R B λλ∂<∂【提示及点评】此例子主要介绍矩阵的带余除法定理.-λ【解】首先把矩阵表示成矩阵多项式的形式:(),()A B λλ22012100120111()010121211002101012A A A A λλλλλ---=++-=++--⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭01101111()010*********B B B λλλ--=+--=+--⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭然后借助于多项式除以多项式的运算,我们有01B B λ+2012A A A λλ++100()L Q B A λλ-=210100A B B A λλ-+1101100()B A B B A --+-111002()A B B A A λ--+1111100101100()()A B B A B B A B B A λ----+-112101100()()L R A B B A B B A λ--=--所以,,1110001100211()()134002L Q B A B A B B A λλλλλ-----⎛⎫ ⎪=+-=-+ ⎪ ⎪+⎝⎭.■112101100250()()169205L R A B B A B B A λ--⎛⎫ ⎪=--= ⎪ ⎪-⎝⎭【知识扩展提示】题目如果是求矩阵使得,则在-λ(),()R R Q R λλ()()()()R R A Q B R λλλλ=+做多项式除法的时候,注意矩阵与相乘时的左右方向即可.01B B λ+()R Q λ2.求矩阵的标准形、行列式因子、不变因子与初等因子λ-(1)行列式因子的计算方法一:直接使用行列式因子的定义进行计算.【例5】设有矩阵-λ,2221211()2211122A λλλλλλλλλλλ⎛⎫-+-+- ⎪=-+++ ⎪ ⎪-+-⎝⎭试求其行列式因子.【解】由于矩阵的元素中含有非零常数1,所以一阶行列式因子.或者是由于下列()A λ1()1D λ=所有多项式{}2221,21,1,2,21,1,,1,22λλλλλλλλλλ-+-+--+++-+-的最大公因式是1,所以.1()1D λ=对于二阶行列式因子. 由于的2阶子式一共有9个,一一计算比较麻烦,我们只2()D λ()A λ要找出特别的几个出来,看它们是否互素即行. 由于2阶子式与22211λλλλ-++-2211211λλλλ-+-+++是互素的,即最大公因式是1,所以二阶行列式因子.2()1D λ=最后计算三阶行列式因子,由于矩阵的3阶子式只有1个,所以3()D λ()A λ. ■65432311()|()|(2338385)2D A a λλλλλλλλ==++--+-【注意】由于使用定义的方法求行列式因子的计算过程比较麻烦,因此一般很少用,除非是矩阵比较简单.()A λ方法二:先用初等变换化简矩阵,一般情况是化简成为标准形或者对角形,再对简化后的-λ矩阵求行列式因子.-λ【例6】设有矩阵-λ111()2131023B λλλλλ+--+=----⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭试求其行列式因子.【解】由于(1)(3)1111023()2132131023111B λλλλλλλλλ↔+--+--=------+--+⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪−−−→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭32100010002447λλλ-→→--+-⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭因此,所求的行列式因子是,. ■12()()1D D λλ==3237()222D λλλλ=-+-方法三:对于特殊类型的矩阵(如对角形、上下三角形等等),可以先求出阶数大的行列-λ式因子,再利用的关系,求出阶数低的行列式因子.1()|()k k D D λλ-【例7】设有下列矩阵-λ①;②1221000100010()0000001n n n a a a A a a λλλλλλ--⎛⎫ ⎪- ⎪⎪-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-+⎝⎭31104101()0021001A λλλλλ--⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+- ⎪⎝⎭试求它们的行列式因子.【解】① 由于矩阵的行列式()A λ12121|()|n n n n nA a a a a λλλλλ---=+++++ 所以,,12121()n n n n n n D a a a a λλλλλ---=+++++ 又由于在中有一个阶的子式,故,于是,()A λ1n -110001(1)0000001n λλλ---=--1()1n D λ-=.231()()()1n n D D D λλλ--==== ② 显然,2243121()(1)(1)411D λλλλλλλ--+-==-++又其中的一个3阶子式,11010123021λλλ-+=++-由于三阶行列式因子并且还有,因此可见,于是3()|(23)D λλ+34()|()D D λλ3()1D λ=. ■21()()1D D λλ==(2)矩阵的标准形、不变因子与初等因子的计算-λ方法一:直接使用矩阵的初等变换,求矩阵的标准形,进而可以得到不变因子.-λ【例8】用初等变换求下列矩阵的标准形、不变因子与初等因子.-λ.222223222213()2322A λλλλλλλλλλλλλλλλλ⎛⎫- ⎪=--+-- ⎪ ⎪+++⎝⎭【提示及点评】在使用初等变换来求矩阵的标准形时,第一步应将矩阵左上角的元素变成-λ能够整除矩阵的所有元素,第二步才能消去矩阵的第一行与第一列的其余元素,重复这个过程即可把矩阵化其标准形. 关键的一步是在矩阵的所有元素中直接找出一个或者经过加减运算后找出-λ一个元素,使其能够整除矩阵的所有元素.【解】2222222322232(1)(2)(1)2222212112()23222322022A λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ+⋅-⎛⎫⎛⎫-- ⎪ ⎪=--+--−−−−→--+-- ⎪ ⎪⎪ ⎪+++++⎝⎭⎝⎭1000(1)000(1)(1)λλλλλ⎛⎫⎪→→+ ⎪⎪+-⎝⎭于是,的不变因子,从而得出矩阵的初()A λ123()1,()(1),()(1)(1)d d d λλλλλλλλ==+=+-等因子是.■,,1,1, 1.λλλλλ++-方法二:对于一些形如上(下)三角形、对角形等特殊的矩阵,可以先求其行列式因子-λ(或者初等因子),再利用不变因子与行列式因子的关系,求出不变因子,进而得到矩阵的标准形.【例9】求下列矩阵的标准形与不变因子.-λ①;②21000210()00210002A λλλλλ+⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+ ⎪+⎝⎭22220(1)00(1)000()000100(1)0A λλλλλλλλ⎛⎫+ ⎪- ⎪= ⎪- ⎪ ⎪+⎝⎭【解】① 显然,行列式因子,而且矩阵有一个3阶子式44()|()|(2)D A λλλ==+)(λA ,所以有,故的不变因子是 1002101021λλ+=+321()()()1D D D λλλ===)(λA ,,即的标准形是. 123()()()1d d d λλλ===44()(2)d λλ=+)(λA 410000100001000(2)λ⎛⎫⎪⎪⎪ ⎪+⎝⎭② 虽然矩阵不是对角形,但可用初等变换化成对角形:)(λA 220(1)00(1)000λλλλ⎛⎫⎛⎫+-由此可得矩阵的初等因子是,而矩阵的)(λA 222,,,(1),(1),1,1,1λλλλλλλλ+++--秩=4,据此可知不变因子是,2123()1,()(1),()(1)(1)d d d λλλλλλλλ==+=+-,故矩阵的标准形是224()(1)(1)d λλλλ=+- . ■22210000(1)0000(1)(1)0000(1)(1)λλλλλλλλ⎛⎫ ⎪+ ⎪ ⎪+- ⎪+-⎝⎭(3)有关数字矩阵的初等因子的计算【例10】求下列数字矩阵的初等因子(以及不变因子,相应特征矩阵的行列式因子)...308316205A ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭【提示及点评】对于计算数字矩阵的初等因子,其实其过程与求矩阵的若当标准形一样. 计算方法与求一般矩阵的初等因子是一样的.-λ【解】因为(2)(3)1308308316111205205E A λλλλλλλλ+⋅----⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-=-+-−−−−→-+- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++⎝⎭⎝⎭210002(1)000(1)/2λλ-⎛⎫⎪→→+ ⎪⎪-+⎝⎭因此,所求的初等因子是,不变因子是,2(1),1λλ++2123()1,()1,()(1)d d d λλλλλ==+=+行列式因子是. ■3123()1,()1,()(1)D D D λλλλλ==+=+3.有关矩阵等价的判断与证明λ-【例11】判断下列两个矩阵是否等价?,010001()000000A λαλαλλαλα+⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+ ⎪+⎝⎭010100()000000B λαλαλλαλα+⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+ ⎪+⎝⎭【提示及点评】利用矩阵等价的6个方法之一进行判断.-λ【解】易见,矩阵与的行列式因子都是)(λA )(λB 241234()()1,()(),()()D D D D λλλλαλλα===+=+因此,矩阵与是等价的. ■)(λA )(λB 【例12】对于任意的阶矩阵,证明与等价.n -λ)(λA )(λA )(/λA 【提示及点评】可以证明它们有相同的行列式因子或者有相同的标准形.【解】假设矩阵的标准形是)(λA ()1()(),,(),0,,0r D diag d d λλλ= 因此,存在可逆矩阵使得,两边取转置得到)(,)(λλQ P )()()()(λλλλD Q A P =,从而知道与有相同的标准形,所以与)()()()()(////λλλλλD D P A Q ==)(λA )(/λA )(λA 等价.■)(/λA 4.有关数字矩阵的特征矩阵(特征多项式、凯莱定理)的应用A E A λ-【例13】设有矩阵,求,其中是正整数.130240121A -=---⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭nA n 【提示及点评】利用哈密顿-凯莱定理及带余除法进行计算.【解】设是矩阵的特征多项式,那么计算可得()||f E A λλ=-A 322()452(2)(1)f λλλλλλ=-+-=--再根据计算的要求,取多项式,并令(带余除法)nA ()ng λλ=2()()()n g f q a b cλλλλλλ==+++分别把代入,得到 .又因为是特征多项式2,1λλ==422,1na b c a b c ++=++=1λ=的2重根,所以,对上式两边求导后有()f λ///1()()()()()2n g f q f q a b n λλλλλλλ-=+++=再代入得到,.求解上面关于的联立方程组,我们可以得到1λ=2a b n +=,,a b c 121,223,22n n n a n b n c n+=--=-+=-因此,.■12323(12)02(12)23206(12)799271n n n n n n n A aA bA cE n n +⎛⎫--+ ⎪=++=--+-+⋅ ⎪ ⎪-+--⋅+⎝⎭【注意】关键是如何利用矩阵A 的特征值,找到关于的联立方程组.,,a b c 【例14】设有矩阵,及多项式,求130240121A -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭119653()461f λλλλλλλ=-+--+-.1()f A -【提示及点评】利用哈密顿-凯莱定理及带余除法进行计算.【解】因为特征多项式,再由带余除法得到32()||452g E A λλλλλ=-=-+-2()()()(759933)f g q λλλλλ=+-+-因此,由哈密顿—凯莱定理得到,22433780()75993325238703997779f A A A E -⎛⎫ ⎪=-+-=- ⎪ ⎪--⎝⎭再求其逆,得到. ■43141354512811355511469113513590()0f A --⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭【注意】此题型的计算量比较大,关键是掌握其计算的方法与技巧.【例15】如果是一个阶可逆矩阵,导出使用哈密顿—凯莱定理求逆矩阵的公式.A n 1-A 【解】假定矩阵的特征多项式是A 12121()||n n n n nf E A a a a a λλλλλλ---=-=+++++ 则由凯莱定理知道,121210n n n n n A a A a A a A a E ---+++++= 而,因此,(1)||0n na A =-≠1231211()n n n n nA A a A a A a E E a -----⋅++++= 即矩阵的逆矩阵A . ■11231211()n n n n nA A a A a A a E a ------=++++ 【知识扩展提示】题目可以改成:证明存在一个实系数多项式,使得.)(x g )(1A g A=-【例16】设是任意一个阶矩阵,且A n 12121()||n n n n nf E A a a a a λλλλλλ---=-=+++++ 证明:的伴随矩阵是的多项式,并且A *A A .*1123121(1)()n n n n n A A a A a A a E -----=-++++ 【证明】由上例知道,123121(1)()n n n n n A A a A a A a E a E----⋅-++++= 而,代入上述,可以得到||(1)||nn a A A =-=-1123121(1)()||n n n n n A A a A a A a E A E-----⋅-++++=所以,.■*1123121(1)()n n n n n A A a A a A a E -----=-++++ 5.相似矩阵的判断与证明【例16】判断下列矩阵3253212610,222123365A B --⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=-=- ⎪ ⎪⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭是否相似.【提示及点评】要判断两个矩阵是否相似,通常的方法是先求出它们的不变因子(或行列式因子、或初等因子),如果它们相同,则相似,否则不相似.当然,如果两个矩阵的秩,行列式,特征多项式或最小多项式有一个不相等,则它们一定不相似.要注意的是,即使它们的秩,行列式,特征多项式或最小多项式都相等,仍然不能确定它们是否相似.许多学生往往根据两个矩阵的特征多项式相同,就断定这两个矩阵相似,这是初学者常犯的一个错误,请读者给予充分的注意.【解】由于2325100261002012300(2)E A λλλλλλ--⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-=--→→- ⎪ ⎪⎪ ⎪--+-⎝⎭⎝⎭ 232110022202036500(2)E B λλλλλλ--⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-=-+-→→- ⎪ ⎪⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭ 从而,与有相同的不变因子,故与相似.■A B A B 【例17】假设多项式有个不同的根12121()n n n n n f a a a a λλλλλ---=+++++ n ,证明矩阵12,,,n λλλ 与 相似.1210000100001000001n n n a a A a a ---⎛⎫⎪- ⎪ ⎪=- ⎪⎪ ⎪-⎝⎭12n B λλλ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 【提示及点评】验证两个矩阵的不变因子相同即行.■【例18】下列形式的矩阵1100a b ⎛⎫⎪(其中称为上对角元素)称为海森伯格矩阵.试证明:两个上对角元素全非零的海森伯格矩阵相j b 似的充分必要条件是它们有相同的特征多项式.【提示及点评】计算特征矩阵的行列式因子,再依此进行证明.H E -λ【证明】由于特征矩阵112231000*n n a b a b E H a b a λλλλλ---⎛⎫⎪--⎪⎪-=- ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭如果,由于有一个阶的子式0(1,2,,1)jb j n ≠=- H E -λ1-n 1221121100(1)0n n n b a b b b b b λ------=-≠- 所以的行列式因子.由此得,的行列式因子是H E -λ1()1n D λ-=H E -λ.121()()()1,()()||n n H D D D D f E H λλλλλλ-======- 于是,两个上对角元素全非零的海森伯格矩阵相似于与有相同的1H 2H ⇔1H E -λ2H E -λ行列式因子. ■⇔)()(21λλH H f f =6.求矩阵的Jordan 标准形和有理标准形【例19】求下列数字矩阵的若当(Jordan )标准形和有理标准形.(1); (2).308316205A ⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭230002000042013A ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭【提示及点评】可以先求出矩阵的初等因子,然后由初等因子写出矩阵的若当标准形及有理标准形.【解】(1)由于2308308100316112401020520500(1)E A λλλλλλλλλλ----⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-=-+-→++→+ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪+++⎝⎭⎝⎭⎝⎭所以,初等因子是,因此矩阵的若当标准形与有理标准形分别是21,(1)λλ++A J F,.100010011J -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭100001012F -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭(2)容易算得,矩阵的初等因子是,所以,若当标准形与有理标A 25,2,(2)λλλ---J 准形分别是F ,. ■52212J ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭520414F ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭【知识扩展提示】从上面的例子可以看出,矩阵的若当标准形 = 有理标准形的充分必要A J F 条件是:矩阵的初等因子都是一次的.A 【例20】设. 求可逆矩阵,使得成为若当标准形.308316205A ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭T 1T AT -【提示及点评】这是求相似变换矩阵的问题. 可先求出若当标准形,然后通过求解线性方程组来求可逆矩阵.T 【解】由例19知道,矩阵的若当标准形是A .100010011J -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭设有可逆矩阵,使得,则.令,其中是列T 1T AT J -=AT TJ =()123,,T ααα=123,,ααα向量组,那么1122333,,,A A A ααααααα=-=-+=-所以,是的属于特征值的特征向量,且满足.13,ααA 1λ=-23,αα23()A E αα+=下面先求向量,因,所以是齐次线性方程组2α223()()0A E A E αα+=+=2α2()0A E X +=的非零解,并且满足()0A E X +≠又因为,所以每一个非零向量都是的非零解. 取2()0A E +=2()0A E X +=,则()/21,1,1α=/32()(12,9,6)0.A E αα=+=-≠再从齐次线性方程组()0A E X +=求出一个属于特征值的特征向量,此时取矩阵1λ=-/1(2,0,1)α=-()1232112,,019116T ααα-==-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭则可逆,且T ■1100010011.T AT J --==--⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭7.矩阵最小多项式的计算及在证明中的应用求阶方阵的最小多项式,通常采用如下三种方法:n A ()A m λ方法一试探法:首先求出的特征多项式,然后写出中包含的所A ()||f E A λλ=-()f λA 有互异特征值的因式,最后验证这些因子是否是的零化多项式,其中次数最低的首一多项式即是A .()A m λ方法二 求出的若当标准形,再利用A 1212()()()()tr r r A t m λλλλλλλ=--- 其中是的若当标准形中以为对角元的若当块的最高阶数.i r A J i λ方法三 当的阶行列式因子易于求得,利用求最小多项式.A 1-n 1()n D λ-1()()()A n f m D λλλ-=【例21】求下列矩阵的最小多项式.(1); (2);(3)2300020000420013A ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪⎪⎝⎭2123021200210002A ⎛⎫⎪⎪=⎪ ⎪⎝⎭308316205A ⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭【解】(1)因为,其包含的所有互异的特征值的因式有:3()||(2)(5)f E A λλλλ=-=--A ,直接计算有23(2)(5),(2)(5),(2)(5)λλλλλλ------,(2)(5)0A E A E --≠2(2)(5)0A E A E --=从而的最小多项式.A 2()(2)(5)A m λλλ=--(2) 显然可以求得的三阶行列式因子,而特征多项式,所E A λ-3()1D λ=4()(2)f λλ=-以最小多项式.443()()()(2)()A f m d D λλλλλ===-(3) 由例19知道,矩阵的不变因子是,所以最小A 2123()1,()1,()(1)d d d λλλλλ==+=+多项式是.■2()(1)A m λλ=+【例22】求指定的数字矩阵的最小多项式A (1) 4阶矩阵的元素均是1;A (2) ;123331313;3;31333J J J ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭(3) 已知3阶矩阵的特征值分别是1,-1,2,B 325A B B =-(4) 的充分必要条件是什么?()()A A f m λλ=(5) 若的特征值都是单根,那么对吗?A ()()A A f m λλ=【解】(1)由于,而计算知道,所以最小多项式是3()||(4)A f E A λλλλ=-=-(4)0A E A -=.()(4)A m λλλ=-【知识扩展提示】题目可扩充为如果阶矩阵的所有元素都是且不为零,求其最小多项式.n A a (2) 可以把矩阵看作若当标准形矩阵,其最小多项式由各个若当块的最小多项式的最小公倍式组成. 因此,3个矩阵的最小多项式分别是;;1()[3,3,3]3J m λλλλλ=---=-222()[(3),3](3)J m λλλλ=--=-333()[(3)](3)J m λλλ=-=-(3) 由于,而且矩阵的特征值分别是1,-1,2,由此,可以求得矩阵的特325A B B =-B A 征值分别是-4,-6,-12.故的特征多项式,由此得到的最小多A ()(4)(6)(12)A f λλλλ=+++A 项式是.()(4)(6)(12)A m λλλλ=+++(4)对于阶数字矩阵,的充分必要条件是的行列式因子n A ()()A A f m λλ=E A λ-. 这可从计算公式得到.1()1n D λ-=1()()()A n f m D λλλ-=(5) 若的特征值都是单根,那么矩阵与一对角矩阵相似,从而知道最小多项式没A A ()A m λ有重根,再根据特征多项式与含有相同的的特征值,因此有. ■()A f λ()A m λA ()()A A f m λλ=【例23】求矩阵的全体零化多项式集.2300020000420013A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭【提示及点评】求一个矩阵的零化多项式集,其实是求矩阵的最小多项式,再转化成一种零化。

研究生高等代数复习题

研究生高等代数复习题

1.设 是数域P 上线性空间V 的线性变换且=,证明:(1) 的特征值为1或0;(2){}1(0)()A V ααα-=-∈;(3) (0)()V V =⊕.2.已知 是n 维欧氏空间的正交变换,证明: 的不变子空间W 的正交补W ⊥也是 的不变子空间.3.已知复系数矩阵=A 123401230012001⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, (1) 求矩阵A的行列式因子、不变因子和初等因子;(2)若当标准形.(15分) 4.已知二次型22212312323(,,)2332f x x x x x x ax x =+++,(0)a >通过某个正交变换可化为标准形22212325f y y y =++,(1)写出二次型对应的矩阵A 及A 的特征多项式,并确定a 的值; (2)求出作用的正交变换.6.设A为n阶方阵,{}|0W x RAx =∈=,{}|()0W x RA E x =∈-=证明A为幂等矩阵,则R W W =⊕.7.若设W={}()(1)0,()[]f x f f x R x =∈,证明:W 是[]R x 的子空间,并求出W 的一组基及维数.8.设V 是一个n 维欧氏空间,,,,ααα为V 中的正交向量组,令{}(,)0,,1,2,,W V i m αααα==∈=(1)证明:W 是V 的一个子空间;(2)证明:(),,,WL ααα=.9.试求矩阵3100110030534131A -=---⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭的特征多项式、最小多项式. 10.在线性空间nP中定义变换σ:(,,,)(0,,,)x x x x x σ=(1)证明:σ是P的线性变换.(2)求值域()Pσ及核(0)σ的基和维数. 11.证明二次型22111(,,)()2nnn i i i i f x x n x x n ===-≥∑∑ ()是半正定的.12.求λ的值,使222123412321223134(,,,)()222f x x x x x x x x x x x x x x λ=+++-++是正定二次型. (12分)13.设 111333222A -=----⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(1)求A 的不变因子.(2)求A 的若当标准形. 14.设4R的线性变换 在标准基下的矩阵为2111121111211112A ----=----⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, (1)求 的特征值和特征向量, (2)求4R 的一组标准正交基,使 在此基下的矩阵为对角矩阵.15.设,,,εεεε是四维线性空间V 的一组基,线性变换 在这组基下的矩阵为1021121312552212A -=--⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦(1)求线性变换 的秩,(2)求线性变换 核与值域.16.求正交变换使二次型244x x x x x x -+-化为标准形,并判定该二次型是否正定. 17.设,,,e e e 是5维的欧几里得空间5R 的一组标准正交基,(,,)V L ααα=,其中,,45e e e e e e e eααα=+=-++=-+,求V 的一组标准正交基.18. 设()A a =是n n ⨯矩阵,其中{,1,a i j a iji j≠== (1)求det A 的值;(2)设}{0W X AX ==,求W 的维数及W 的一组基.19.设 是线性空间3R 上的线性变换,满足(,,),()(,,)x y z R x y y z z x αα'∀=∈=+++,求 在基{}(0,1,1),(1,0,1),(1,1,0)'''下的矩阵.20.设 是n 维线性空间V上的线性变换,,,,εεε是V 的一组基.如果 是单射,则,,,εεε也是一组基.21.二次型(,,)222f x x x x x x x x x =+-,1)写出二次型f 的矩阵A ;2)求出A 的特征值与特征向量;3)求一正交变换,将f化为标准形.22.求方阵31113122A -=-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭的不变因子、初等因子和若当标准形. 23.设V 是n 维欧氏空间,n≥3, 给定非零向量V α∈,令(,)::2(,)V V βαϕββααα→-证明:(1)αφ是正交变换;(2)如果,,,,αααα是正交基,则存在不全为零实数,,k k k 使得k k k φφφ+++是V 上的恒等变换.24.12,V V 是120n x x x +++=和10,1,2,,1i i x x i n --==-的解空间,则P V V =⊕.25.设σ和τ是线性空间[]P x 中依据如下方式定义的两个线性变换: (())()f x f x σ'=,(())()f x xf x τ=,求σττσ-.26.设欧氏空间中有12,,,,nβααα,0β≠.112(,,,)n W L ααα=,212(,,,,)n W L βααα=,证明:如果(,)0βα=,那么12dim dim W W ≠.27.求实二次型 (,,,)2242f x x x x x x x x x x x x =+++的规范形及符号差.(15分)28.设A 是一个8阶方阵,它的8个不变因子为1,1,1,1,1,1λ+,1λ+,23(1)(2)(3)λλλ+-+,求A 的所有的初等因子及A 的若当标准形.29.设V 为数域P上的n 维线性空间,且12(,,,)n VL ααα=(1)证明:11212{,,,}n αααααα++++是V的一组基;(2) 若V α∈在基12{,,,}n ααα下的坐标为(,1,,21)n n -,求α在基11212{,,,}n αααααα++++下的坐标. (14分)30.在三维空间3P中,已知线性变换T在基123(1,1,1),(1,0,1),(0,1,1)ηηη=-=-=下的矩阵是101110121-⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,求T 在基(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)ee e ===下的矩阵.31.在线性空间nR中,定义(,)x y xAy '=,21212(,),(,)x x x y y y R ∀==∈,其中2336A -=-⎛⎫ ⎪⎝⎭。

《高等代数》复习思考题答案

《高等代数》复习思考题答案

(0158)《高等代数》复习思考题答案一、略 二、判断题1. 错。

含有n 个未知量的m 个方程的线性方程组有无穷解的充要条件是系数矩阵的秩<n 。

2. 错。

如:向量组s ααα,,,21Λ中的每个向量都不是齐次线性方程组的解向量,但0向量是齐次线性方程组的解向量,0向量也是s ααα,,,21Λ线性组合。

3. 错。

如:方程组25320253202532025320253243214321432143214321=-++=-++=-++=-++=-++x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x虽然方程的个数多余未知量的个数,但是它毕竟等价于第一个单独的方程因此有无穷多解。

4. 错。

如矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛0010的秩为1,但是它的1阶主子式为0。

5. 错。

所给出的条件是正交相似,不是一般意义的相似条件。

6. 错。

如:2224)1(12+=++x x x 在有理数域上可约,但是无根。

7. 对。

因为线性变换σ为数乘变换的充要条件是该变换在任意基下的矩阵A 为数量矩阵I λ,所以A 适合多项式λ-x ,即为极小多项式,从而是一次多项式。

反之,如果极小多项式次数为1,设为λ-x ,则0=-I A λ。

根据线性变换与矩阵的对应关系知λεσ=,其中ε为恒等变换,即得σ为数乘变换 8. 错。

如:5)4()(-=x x f ,)(|)4(2x f x -,但不是f(x)的2重根,它是4重根。

9. 错。

如:12++x x 无有理根,但是不可能存在任何素数整除除首项以外的项的系数。

10. 对。

11. 对。

12. 对。

13. 对。

14. 对。

15. 对。

三、计算题第1、2、3、4、5题略。

6、因为]5)10([)5)(3(58223b a x b x b x x a x x x -++-++++=+++,所以a x x xb x x +++++58|3232的充要条件是05)10(=-++-b a x b 。

若当矩阵幂的若当标准形

若当矩阵幂的若当标准形

戤 + l , …, ( 1 ) = ‘ ( )
i, 、 ki , 、 + 1,
可得
。 的秩为 n 一 1 , 因此可知 的若当标准形

( 1 J = 口 。 ( 1 ) =
收 稿 日期 : 2 0 1 2 —1 2 —2 1
基金项 目: 山西省教育科学规划项 目 G H 一 1 1 1 0 3 。 作者简介 : 王慧群 ( 1 9 7 2 一 ) , 男, 山西长子人 , 副教授 , 主要从事有 限群及其表示理论研究 。

J r } , 那 么 的幂 的若 当标准形归结为最终归结
为若当块 的幂 的若当标准形 。
对 于复 数 A的 凡阶 若 尔 当块 为 J ( a, n ) , 分 两
种 情况 :
则 可视 为 上 的线 性变 换 , 令 = , 则 丁为线 性
空 间 的变换 , 且
丁 ( 1 , s 2 , …, ) : ( 1 , , …, 占 ) A,
为 证 明定 理 中的 结论 , 只 需证 明存 在 另 结论 l A≠O时 , 若 当块 J ( A, n ) 的 次 幂 的 其 中 A= 外一组基 , 使得 丁在该基下 的矩阵恰好是 d i a g { J  ̄ , 若 当标 准形 为 , n ) , 因此 A, n ) 的 k次 幂 的初 ) 即可 , 事 实上 可 以通 过构 造 的 k个 丁 一 等 因子仅有 ( 一 ) “ . 子空 间完 成证 明 . 记。 ( A, ) , 注意 到 l , 的特 征 根 为 A( 重 数 为 首先 , 构 造子 空 间 , 取一 组基 :

31 ・
长 治 学 院 学 报
记L : ( s , 丁 ( ) , ( ) , …, 丁 ( ) ) . 可记 丁 = I , J ,

《高等代数》考试大纲

《高等代数》考试大纲

《高等代数》考试大纲一、本大纲适用于报考苏州科技学院基础数学专业的硕士研究生入学考试。

主要考核高等代数课程的基本概念、基本理论与基本计算方法。

二、考试内容与要求(一)多项式内容:1、数域及一元多项式的概念和运算2、多项式的整除性、带余除法、最大公因式3、多项式的因式分解、重因式、多项式函数及多项式的根4、复数域,实数域和有理数域上多项式的因式分解5、多元多项式及对称多项式要求:理解一元多项式的有关概念,掌握多项式的运算,最大公因式和有理根的求法,互素,有无重因式的判别方法,能够熟练运用一元多项式的基本概念、基本理论和基本方法证明多项式中的一些问题。

了解多元多项式。

(二)行列式内容:1、n阶行列式的定义和性质2、行列式按行(列)展开的公式3、拉普拉斯定理4、克兰姆法则要求:理解行列式的概念,行列式的性质,掌握行列式的计算方法,克兰姆法则的运用。

(三)线性方程组内容:1、线性方程组的消元法2、n维向量的概念、运算、性质3、向量组的线性相关性4、矩阵的秩,线性方程组有解的判别法5、线性方程组的解结构要求:能熟练运用消元法解线性方程组,掌握矩阵的秩、向量组的秩及极大线性无关组的求法,掌握向量组的线性相关性的基本概念和结论,矩阵秩的相关概念和方法。

能够熟练利用向量组的有关知识分析讨论关于线性方程组的一些问题并能正确使用有解判别法。

(四)矩阵内容:1、矩阵的运算、性质2、可逆矩阵的概念、性质,逆矩阵的求法3、矩阵的分块运算、应用4、初等矩阵与初等变换的关系,用初等变换求逆矩阵的方法要求:能熟练地进行矩阵的运算,熟悉矩阵乘积的行列式及秩的定理,掌握可逆矩阵的概念、性质、初等变换和初等矩阵的关系。

掌握矩阵分块的应用及用初等变换求逆矩阵的方法。

(五)二次型内容:1、二次型的定义及表示,二次型的标准型2、标准型的唯一性3、正定二次型的定义及判定要求:熟悉二次型的几种表示方法,知道二次型经过非退化线性替换仍变为二次型以及前后两个二次型的关系,掌握二次型化为标准型的方法,理解复二次型和实二次型的规范形的唯一性,掌握实二次型正定的判别方法(六)线性空间内容:1、线性空间的定义和性质2、向量组的线性相关性、基、维数和坐标,基变换和坐标变换3、子空间、子空间的交与和、直和要求:深刻理解线性空间的概念和性质,初步了解公理化思想方法,理解基、维数、坐标和子空间的概念,掌握基、维数、坐标的求法,基变换公式和坐标变换公式,维数公式的应用,和是直和的判别方法,理解同构的概念及相关结论。

若当标准型求解

若当标准型求解

P ( p1, p2 , p3 , p4 , p5 )
a
0
0
0

0
a
0
0
b
0
c
0

0
b 2
0
c 2
0
0
0
0
0
0

0
0

c 6
从前面的计算可以看出,如果先取a=0,那么后面的计 算将无法进行。因此我们应该在求Jordan块对应特征
值的时候先求阶数比较高的,然后在同阶数的可以随 便进行。依此类推。可总结如下
I I I
) 0 ) y2
) y3 y2

特征向量

( A Biblioteka i I ) yn j yn j 1 广义特征向量
注意:这里使用的是 ( A i I ) yi1 yi 教材上使用的是 (i I Ai ) yi1 yi
另外,注意的选择。观察上面的公式可以发现
J( )

1

1



rr

g(

)


g( ) g( )
g( )
2! g( )

g( r1)( )
( r 1)!

g( J )


mr

g( )
g( )
2! g( )

g( )

15
关于Jordan标准形的计算
由于计算涉及的内容偏多,有兴趣或需要的可以 参见教材。另外很多定理的证明可参见北京大学 出版社出版的<<高等代数>>教材的相关内容即可。

【论文】矩阵的若当标准形的计算方法及其应用

【论文】矩阵的若当标准形的计算方法及其应用

摘 要矩阵的若当标准形的求解方法在代数中有着极其重要的作用,在计算行列式、求矩阵的方幂、矩阵的分解、解微分方程等问题中都有重要的应用.此外,矩阵的若当标准形理论在力学和计算方法中是一个非常重要的工具.但是,在众多的教科书及包含矩阵理论的著作中,对矩阵的若当标准形的求解方法及其相似变换矩阵的介绍并不全面,所以显得这部分内容比较的简单,不容易被学生所重视.本论文首先阐述了矩阵的若当标准形的求解方法的背景、意义、研究现状、相关概念和性质定理,然后对矩阵的若当标准形的求解方法进行归纳和总结,并给出具体例题以便详细说明每一种解法的步骤与特点.同时,对各种方法进行比较,指出各种方法的优缺点和适应性,以期待能够帮助读者在解决与矩阵的若当标准形的求解有关题目时能够选择使用适当的方法,从而提高解题的效率;最后,鉴于矩阵的若当标准形在“矩阵方程论”、“矩阵函数论”以及“常微分方程”和“现代控制论”中都有广泛的应用,所以对矩阵的若当标准形的应用进行总结,并给出具体实例,强调理论联系实际的重要性.此外,利用所总结的矩阵的若当标准形的求解方法及其应用,教学者能更深刻地向学生展示数学方法的多样性与统一性,进一步培养学生的发散性思维,使学生能更深刻地理解数学之美.关键词:矩阵,若当标准形,计算方法,应用AbstractHow to get the Jordan Canonical form of a matrix has an extremely important role in the algebra. The Jordan Canonical form of a matrix can be used in calculating the determinant, the power of matrices, the decomposition of matrices, the solution of differential equations and so on. In addition, the Jordan Canonical form of a matrix is also a very important tool in mechanics and computational methods. However, the methods to get the Jordan Canonical form of a matrix are not elaborated in many textbooks and books include matrix theory. In this paper, the background, the significance of research, the nature of the relevant concepts and theorems with respect to the Jordan Canonical form of a matrix are given firstly. And then, the methods to get the Jordan Canonical form of a matrix are summarized and concluded, and there is a specific example of each method to help the readers understand the method. At the same time, comparisons of various methods are given. Finally, in view of the Jordan Canonical form of a matrix is wide used in the "matrix equation"、 " matrix function of "、" Ordinary Differential Equations "and" modern control theory ", the application of the Jordan Canonical form of a matrix are summarized. Furthermore, this paper can be used to help teachers show students the diversity and unity of mathematical methods and the beauty of mathematics.Key words:Matrix,Jordan Canonical form,solution,application目 录第一章 前言 (1)1.1 矩阵的若当标准形的计算方法及其应用的背景及意义 (1)1.2 矩阵的若当标准形的计算方法及其应用的研究现状 (1)1.3 论文的结构安排 (2)第二章 矩阵的若当标准形的相关概念与结论 (3)2.1 基本概念的介绍 (3)2.2 若当块、若当标准形的定义和性质 (4)2.3 矩阵的若当标准形的基本定理 (5)第三章 矩阵的若当标准形的计算方法 (6)3.1 初等因子方法一 (6)3.2 初等因子方法二 (7)3.3 特征值方法一 (8)3.4 特征值方法二 (10)3.5 行列互逆初等变换法 (11)3.6 λ-矩阵初等变换法 (12)3.7 初等相似变换法 (14)3.8 幂零矩阵的若当标准形求法 (16)3.9 可分块矩阵的若当标准形的求法 (17)第四章 矩阵的若当标准形的应用 (19)4.1 在计算矩阵多项式中的应用 (19)4.2 在矩阵的高次幂计算中的应用 (20)4.3 在证明过程中的应用 (22)4.4 在解线性微分方程组中的应用 (25)第五章 总结 (27)参考文献 (28)致 谢 (29)声 明 (30)第一章 前 言1.1 矩阵的若当标准形的计算方法及其应用的背景及意义在高等代数和线性代数中,矩阵的理论与方法贯穿于行列式、线性方程组、线性空间、线性变换、二次型等各个方面,高等代数的许多问题都可以转化为相应的矩阵问题来处理.同时矩阵也是许多其他数学分支和学科中研究问题的重要工具.若当标准形定理是矩阵标准形理论的一个重要定理.矩阵的若当标准形在计算行列式、求矩阵的方幂、矩阵的分解、求解微分方程等数学问题中都有重要的应用.此外,矩阵的若当标准形理论在力学及其计算方法中也是一个非常重要的工具.鉴于矩阵的若当标准形在各个领域的重要性,讨论、归纳和总结矩阵的若当标准形的计算方法及矩阵的若当标准形的应用是有必要的,且具有一定的理论和实际意义.希望通过对若当标准形的的多种计算方法的总结和比较,加深笔者和读者对矩阵的若当标准形的理解和认识,进一步培养笔者和读者的发散性思维,从而有助于今后更好地利用该方法解决各类实际问题.1.2 矩阵的若当标准形的计算方法及其应用的研究现状若当标准形是矩阵理论中不可缺少的部分,在研究矩阵若当标准形的过程中,大多是以矩阵若当标准形的基本定理[1]出发,即:每个n阶的复数矩阵A都与一个若当形矩阵相似,这个若当形矩阵除去其中若当块的排列次序外是被矩阵A唯一确定的,它称为A的若当标准形.这个定理是计算矩阵的若当标准形各种方法的理论基础.根据这个基本定理和其他定理,能够得出其他的推论[2,3],如:复数矩阵A与对角矩阵相似的充分必要条件是,A的初等因子全为一次的.求解矩阵的若当标准形的最常见的方法是初等因子法、特征值法和初等变换法.初等因子方法是最为基础的求解矩阵若当标准形的计算方法.[4]中介绍了两种初等因子法求矩阵若当标准形的详细步骤,并给出简单的例子进行说明.文献[4~7]中介绍的求矩阵的若当标准形的方法是特征值法,该方法也是比较基础的计算方法.两种方法都是先求出矩阵的特征值,之后再根据不同的方法来求解矩阵的若当标准形。

矩阵的若尔当标准型及简单应用

矩阵的若尔当标准型及简单应用

矩阵的若尔当标准型及简单应用-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN矩阵的及若尔当标准型及简单应用摘要:矩阵的若尔当标准形是线性代数的一个重要的的组成部分,他通过数字矩阵的相似变换得到。

矩阵的若尔当标准型理论在数学、理论力学、计算方法、物理、化学及数学的其他领域都有极其广泛应用。

每个n级得复数矩阵A都与一个若尔当形矩阵相似,这个若尔当形矩阵除去其中若尔当块的排列顺序外是被矩阵A唯一决定的,它称为A的若尔当标准形。

对于n阶矩阵来说,如果他的特征根方程有重根且重根的个数等于其相应的特征向量个数时,此n阶矩阵就可通过相似变换化为对角形。

本文主要通过研究矩阵的极小多项式、可逆矩阵P的求法,以及若而当标准型的几种求解方法,对若而当标准型矩阵进行探讨。

关键词:若尔当线性变换矩阵标准定义1:设λ是一个复数,矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛λλλλ1000..................00 (1000)...0100 (00),其中主对角上的元素都是λ,紧邻主对角线下方的元素都是1,其余位置都是零,叫做属于的λ一个若尔当(或若尔当块). 当λ=0时,就是所谓的幂零若尔当矩阵. 定理1 :设σ是n 维向量空间V 的一个线性变换,k λλλ,...,,21都是σ的一切互不相同特征值,那么存在V 的一个基,σ关于这个基的矩阵有形式⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛k B B B 0021这里i B =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛i is i i J J J 0021,而i is i i J J J ,...,,21都是属于i λ的若尔当块,.,...,2,1k i =证: 设σ的最小多项式是rk k r x x x P )...()()(11λλ--=,而)(x P 在复数域上是不可约的因式分解,这里k λλλ,...,,21是互不相同的特征值,kr r r ,...,,21是正整数。

又iV =kerVi r i ∈=-ξλσ{)(|)(=-ξλσi r i },,,...,2,1k i =所以空间V 有直和分解V =....1k V V ⊕⊕对于每一i ,令i τ是σ—i λ在i V 上的限制,那么i τ是子空间i V 的一个幂零线性变换,而子空间i V 可以分解为i τ一循环子空间的直和:iis i i W W V ⊕⊕=...1.在每一循环子空间),...2,1(i ij s j W ==里,取一个循环基,凑成i V 的一个基,那么i τ关于这个基的矩阵有形状⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=i is i i i N N N N 0021这里),...,2,1(i ij s j N -是幂零若尔当块。

若尔当标准形问题新探

若尔当标准形问题新探

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若 尔 当标 准 形 问题 新探
王 英
( 湖南理工学院 数学 系 ,湖南 岳 阳 4 4 0 10 6) 摘 要 : 出了“ 一个 级 复数 矩阵 A都 与一 个若尔 3矩 阵相似 , 给 每 - " 且这个 若尔 3形矩阵除去其 中若 尔当块的排列次序 - '
湖 南理 工学 院学报 (自然科 学 版 )
al 2
第2 O卷

口 l
0 A= 0

其中 4为 一 阶矩阵。根据归纳假设可知,存在 一 阶可逆矩阵 ,使得 1 1
. , 2

4 =
为若 尔 当矩 阵. 令
l 0
0 T=

● ・ ・ ・

般《 高等代数 》教材上要证 明这个定理及求出 级复数矩阵的若尔当标准形 , 都要引入 一 矩阵及
不变因子 、初等因子等一系列的概念和方法 ,由于这些概念和方法在教材的其他部分不再使用 ,这就使
得若尔当标准形问题成为一个独特的问题而游离于 《 高等代数 》整个体系之外 ,因而动摇了它在教材中
的 地位 ,以致 许多 教材 不讨 论这 一 问题 .
文章尝试用一种新的方法证 明这一定理 ,文章所提到的向量空间和矩阵都是复数域上 ,若当块形状

l 0 … 0 0



l … 0 0










0 0 0
矩阵 . 在来 看 阶矩 阵的情 形 . 现 设 A为 阶矩 阵 ,我们 将它 看作 维 向量 空 间 的线性 变换 关于 基 { , ) 矩阵 ,任取 的 , …, 的

高等代数第八章 5第五节 初等因子

高等代数第八章 5第五节 初等因子
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事实上, 证明 事实上,令 (f1(λ)g1(λ), f2(λ)g2(λ))=d(λ), , (f1(λ), f2(λ))=d1(λ), (g1(λ), g2(λ))=d2(λ) . , 显然, 显然, d1(λ)|d(λ), d2(λ)|d(λ) . , 由于 (f1(λ), g1(λ))=1,故 (d1(λ), d2(λ))=1, , , 因而, 因而, d1(λ)d2(λ)|d(λ). 另一方面,由于 d(λ)|f1(λ)g1(λ), 另一方面, , 可令 d(λ)= f(λ)g(λ),其中 f(λ)|f1(λ),g(λ)|g1(λ). , , 由于 (f1(λ), g2(λ))=1,故 (f(λ), g2(λ))=1, , 由 f(λ)|f2(λ)g2(λ),又得 f(λ)|f2(λ),因而 f(λ)|d1(λ) . , , 同理 g(λ)|d2(λ). 所以 d(λ)|d1(λ)d2(λ). 证毕. 于是 d(λ)=d1(λ)d2(λ) . 证毕
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二、初等因子与不变因子的求法 上面的分析给了我们一个如何从初等因子和 上面的分析给了我们一个如何从初等因子和 如何从初等因子 矩阵的级数唯一地作出不变因子的方法 设一个n 矩阵的级数唯一地作出不变因子的方法. 设一个 唯一地作出不变因子的方法 级矩阵的全部初等因子为已知, 级矩阵的全部初等因子为已知,在全部初等因子 全部初等因子为已知 将同一个一次因式(λ中将同一个一次因式 -λj), (j=1,2, …,r)的方幂的那 的方幂的那 些初等因子按降幂排列,而且当这些初等因子的 些初等因子按降幂排列, 个数不足n时 就在后面补上适当个数的 , 个数不足 时,就在后面补上适当个数的1,使得 凑成n个 设所得排列 排列为 凑成 个. 设所得排列为

高等代数若尔当标准型

高等代数若尔当标准型

高等代数中的若尔当标准型是一种重要的矩阵形式,用于描述线性代数中的特征值和特征向量的关系。

以下是对其描述的改进:
高等代数中的若尔当标准型是一种用于描述特征值和特征向量关系的重要矩阵形式。

在线性代数领域,若尔当标准型提供了一种有效的方法,用于对于一个给定的线性变换、矩阵、或者系统的特征值和特征向量进行分析和表示。

若尔当标准型的特点是将特征值按照重复次数的不同,以块状的形式呈现,其中每个块代表一个不同的特征向量的Jordan块。

这种形式的矩阵可以帮助我们更清晰地理解线性变换的行为和性质。

通过将一个矩阵转换为其对应的若尔当标准型,我们可以更加简洁地描述和分析线性变换的特征,并且在某些情况下,可以更方便地推导出一些重要的结论和性质。

用循环向量法求若当形

用循环向量法求若当形
收 稿 日期 :2 0 —0 — 2 06 3 2 作者简介 :王春光 (9 4 ,女 ,辽 宁朝 阳市人 ,副教授 ,主要从 事数学建模 、不动点理论方 面研究 16 一)
使

房淑芬 ,等
关 于高职物理实验教 学改革的几点 思考

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E 心 开设课程 信息 、电子 制作 、学 习资 源 、网上 作业 、问题 讨论 、网上 答 疑 等 区域 ,为 学生 提供 一个提 高和 求 浇 —
展示 理论联 系实践 能力 与其 它各方 面能 力 的综 合平 台 .另外 ,实验 中心 所属 的各 个实 验室 ,其开 放教学 实 A 阵 验 的信息 、多媒体 教学课 件 等各种 信 息均可及 时查 询并加 以利 用 . A I 1
( 任编辑 责 王 立俊 ,于 海 )
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则称 P ,P ,…, 2
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命题 ( )某个特征 向量的循环 向量的个数加上 1等于它所对应 的若 当块 的阶数 ;( )所 有的特征向量和 1 2 它们的循环 向量组成演化矩阵 P. 证 明:设 阶方 阵 A 相 似 于 若 当标 准 形 J,即 有 可 逆 矩 阵 P,使得P_ A 1 P=J 即 A ( P=尸 .其 中, J)
设 的左上角第一个 位于若 当形 的第 J 行 J , 是 阶若 当块 ,则 由矩 阵的乘法可得 A ,= 列
pJ , Api+ k k1 pJ 七 pi+ 1, A p k 2 j+ p k l+ p k 2 … , Apj+ 一 ) f+ J+ , k tl 1 Pi ‘ 一 1+ } k ( —) k+ 2 P)+ k1,亍 是

【精品】高等代数北大版教案第8章矩阵

【精品】高等代数北大版教案第8章矩阵

文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持. 【关键字】精品第八章 -矩阵本章主要介绍-矩阵及其性质,并用这些性质证明若当标准形的主要定理。

§1 -矩阵如果一个矩阵的元素是的多项式,即的元素,这个矩阵就称为-矩阵。

为了与-矩阵相区别,我们把以数域P中的数为元素的矩阵称为数字矩阵。

由于数域中的数也是中的元素,所以在-矩阵中包括以数为元素的矩阵,即数字矩阵为-矩阵的一个特殊情形。

同样可以定义一个-矩阵的行列式,既然有行列式,也就有-矩阵的子式的概念。

利用这个概念。

我们有定义1 如果-矩阵中有一个级子狮不为零。

而所有级子式(如果有的话)全为零,则称的秩为,零矩阵的秩规定为零。

定义2 一个的-矩阵称为可逆的,如果有一个的-矩阵使== (1)这里是级单位矩阵。

适合(1)的矩阵(它是唯一的)称为的逆矩阵,记为关于-矩阵可逆的条件有定理1 一个的-矩阵是可逆的充分必要条件为行列式是一个非零的数。

§2 -矩阵在初等变换下的标准形-矩阵也有初等变换。

定义3 下面的三种变换叫做-矩阵的初等变换:(1)矩阵的两行(列)互换位置;(2)矩阵的某一行(列)乘以非零的常数;(3)矩阵的某一行(列)加另一行(列)的倍,是一个多项式。

初等变换都是可逆的,并且有。

为了写起来方便起见,我们采用以下的记号:代表行(列)互换位置;代表用非零的数去乘行(列);代表把行(列)的倍加到行(列)。

定义4 -矩阵称为与等价,如果可以经过一系列初等变换将化为。

等价是-矩阵之间的一种关系,这个关系,显然具有下列三个性质:(1)反身性:每一个-矩阵与自己等价。

(2)对称性:若与等价,则与等价。

这是由于初等变换具有可逆性的缘故。

(3)传递性:若与等价,与等价,则与等价,引理设-矩阵的左上角,并且中至少有一个元素不能被它除尽,那么一定可以找到一个与等价的矩阵,它的左上角元素也不为零,但是次数比的次数低。

定理2 任意一个非零的的-矩阵都等价与下列形式的矩阵最后化成的这个矩阵称为的标准形。

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第八章 若当标准形一、本章知识脉络框图二、本章重点及难点矩阵的相似问题一直是高等代数中的重点研究对象,除了前面所谈到的化矩阵为对角形的方法外我们还可以从其他渠道探讨这个问题.比如,周知A ~⇔B 存在可逆矩阵P 使得1B P AP -=.但是寻找可逆矩阵P 往往是件比较困难的工作,因此我们可论证等价性成立:E A E B λλ-≅-(或论证它们有相同的标准形),那么就相当于A ~B ;此外,对不能对角化的矩阵我们也可以研究将其化成上(下)三角形或准对角形──若当(Jordan )标准形.作为理论准备,-λ矩阵的标准形理论是本章的重点之一. 通过-λ矩阵的初等变换求其标准形是最基本的要求;了解-λ矩阵的不变因子、行列式因子以及初等因子这三个重要概念并掌握它们的性质、相互之间的关系和求法等技术方面的工作,是本章的关键.讨论矩阵的相似标准形是本章的主要目的.本章的难点有如下几个方面:● 掌握-λ矩阵的不变因子、行列式因子与初等因子这三个重要概念以及它们的性质、关系和求法;● 理解并掌握两个数字矩阵A 与B 相似的充分必要条件,以及数字矩阵A 与对角矩阵相似的充分必要条件;● 充分发挥最小多项式的性质在讨论矩阵的相似标准形中的作用; ● 掌握矩阵的Jordan 标准形的求法、性质及其应用.三、本章的基本知识要点(一)λ-矩阵的概念和性质1.设F 是一个数域,λ是一个文字,如果n m ⨯矩阵()A λ的每个元素都是λ的多项式,即()A λ=(())ij m n a λ⨯,那么,()A λ就是一个关于λ的多项式矩阵,简称为-λ矩阵.如果 n m =,则称()A λ为n 阶-λ矩阵.2. 如果在-λ矩阵()A λ中,有一个(1)r r ≥阶子式不为零,一切1r +阶子式(如果存在)全为零,则称()A λ的秩为r ,记为(())r A r λ=.注意:① (())0r A λ=⇔()0A λ=;② 若A 是一个数字n 阶矩阵,则必有()r E A n λ-=. 3. 设()A λ是n 阶-λ矩阵,若存在n 阶-λ矩阵()B λ使得 ()()()()A B B A E λλλλ==则称()A λ是可逆的,并称()B λ是()A λ的逆矩阵,记为1()()B A λλ-=.4.注意:(1)一个n 阶-λ矩阵()A λ是可逆的充要条件为行列式:()0A c λ=≠. (2)若()A λ是可逆时,则有)(|)(|1)(*1λλλA A A =-,其中()A λ*是()A λ伴随矩阵.(3)在数字矩阵中,n 阶矩阵A 是可逆的充分必要条件是行列式||0A ≠(即A 是满秩矩阵),但对于-λ矩阵来说,当矩阵的行列式|()|0A λ≠时,矩阵()A λ未必是可逆的,即满秩的-λ矩阵未必是可逆的.(二)初等λ-矩阵1、由n 阶单位矩阵E 经过一次-λ矩阵的初等变换得到的n 阶-λ矩阵称为初等-λ矩阵.其有三种不同的类型,分别是(,)P i j 、(())P i k 与(,(()))P i j ϕλ,而且都是可逆矩阵,且逆矩阵仍是同类的初等-λ矩阵.2、对m n ⨯的矩阵()A λ进行一次初等行变换,相当于在()A λ的左边乘上相应的m 阶初等-λ矩阵;而对()A λ进行一次初等列变换,就相当于在()A λ的右边乘上相应的n 阶初等-λ矩阵.3.-λ矩阵()A λ可逆的充分必要条件是()A λ可表成一系列初等-λ矩阵的乘积. 4.注意:(1) 由于在-λ矩阵的第二类型的初等变换中,不允许用一个非常数的多项式()ϕλ去乘或除矩阵的某一行(列),这导致了λ-矩阵的初等变换与数字矩阵的初等变换在性质上有些区别,这请读者充分注意.(2) 等价的-λ矩阵具有相同的秩、行列式因子、不变因子和初等因子.(三)λ-矩阵的标准形1.λ-矩阵不变因子设m n ⨯的-λ矩阵()A λ的秩为r ,那么()A λ可经过一系列的初等变换化成对角矩阵()11()()(),,(),0,,000r r d d diag d d λλλλ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, ()* 即存在m 阶可逆矩阵()P λ和n 阶可逆矩阵()Q λ,使()()()P A Q λλλ=()1(),,(),0,,0r diag d d λλ=,其中()i d λ是首一多项式(1,2,,)i r =,且1()(),(1,2,,1)j j d d j r λλ+=-.并称※式为-λ矩阵()A λ的标准形.其中12(),(),,()r d d d λλλ称为()A λ的不变因子.注意:若A 是一个n 阶数字矩阵,则A 的特征多项式必有 (1)12()()()()A n f E A d d d λλλλλ=-=;(2)1(())nii d n λ=∂==∑所有不变因子的次数之和.2、λ-矩阵的行列式因子(1)设m n ⨯的-λ矩阵()A λ的秩为r ,那么对于正整数,1,k k r ≤≤()A λ的全部k 阶子式的首项系数为1的最大公因式,称为()A λ的k 阶行列式因子,记为()k D λ.(2)不变因子12(),(),,()r d d d λλλ与行列式因子12(),(),,()r D D D λλλ之间的关系是:11()()D d λλ=,212()()()D d d λλλ=,……,12()()()()r r D d d d λλλλ= (I )(3)两个-λ矩阵等价的充分必要条件是它们具有相同的不变因子或相同的各阶行列式因子. (4)n 阶可逆-λ矩阵()A λ的各阶行列式因子是12()()()1n D D D λλλ====,进一步,()A λ的不变因子是12()()()1n d d d λλλ====,从而知道矩阵()A λ的标准形是单位矩阵E .即可逆的-λ矩阵的标准形是单位矩阵,反过来,如果-λ矩阵()A λ与单位矩阵等价,那么()A λ一定是一个可逆矩阵.3. λ-矩阵的初等因子与n 阶数字矩阵的初等因子(1)把-λ矩阵()A λ的每个次数大于零的不变因子分解成互不相同的一次因式的方幂的乘积,所有这些一次因式的方幂(相同的必须按出现的次数计算),称为()A λ的初等因子.特别地,如果A 为n 阶数字矩阵,A 的特征矩阵E A λ-的初等因子习惯上称为A 的初等因子. (2)设A 为n 阶数字矩阵,若特征矩阵E A λ-等价于下列的对角形矩阵(不一定是标准形)1()()()n h B h λλλ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭, 其中()i h λ都是首一多项式. 那么将()i h λ分解成互不相同的一次因式的方幂(相同的必须按出现的次数计算)就是A 的全部初等因子.4. 不变因子、行列式因子与初等因子之间的关系-λ矩阵()A λ的不变因子、行列式因子与初等因子之间存在有密切关系,它们之间可以互相导出.(1)如果已知不变因子12(),(),,()r d d d λλλ,直接使用定义可得到初等因子,利用上面的关系式(I )可导出行列式因子12(),(),,()r D D D λλλ.(2)如果已知行列式因子12(),(),,()r D D D λλλ,同样可以利用关系式(I )导出不变因子12(),(),,()r d d d λλλ,从而得出初等因子.(3)如果已知矩阵()A λ的秩r 及其初等因子,这时可以将全部初等因子按不可约因子的方幂降幂排列,同一个不可约因子的方幂排成一行.如果不可约因子的方幂的个数不足r 个,则在后面用1补足,这时全体不可约因子的方幂排成下列的形式:11121212221211122212(),(),,(),(),(),,(),0(1,2,,)(),(),,(),rr s s sr t t t t t t i i ir t t t s s s P P P P P P t t t i s P P P λλλλλλλλλ≥≥≥≥=那么,矩阵()A λ的不变因子是12112()()()()sr r rt t t s d P P P λλλλ=,11121212()()()()s r r r tt t s d P P P λλλλ---=,………………1112112()()()()s t t t r s d P P P λλλλ=依此就可以得到矩阵的行列式因子12(),(),,()r D D D λλλ.下图列出了矩阵及其标准形,不变因子,行列式因子以及秩与初等因子之间的关系.在计算过程中,读者可以根据具体情况采用适当的步骤进行.(四)λ-矩阵的等价、数字方阵相似和对角化的条件1.设()A λ与()B λ都是m n ⨯的-λ矩阵,那么有下列等价条件: (1)()A λ与()B λ等价⇔()A λ与()B λ有相同的标准形; (2)()A λ与()B λ等价⇔()A λ与()B λ有相同的不变因子; (3)()A λ与()B λ等价⇔()A λ与()B λ有相同的行列式因子; (4)()A λ与()B λ等价⇔()A λ与()B λ有相同的秩和初等因子; (5)()A λ与()B λ等价⇔存在一系列初等-λ矩阵12,,,s P P P 和12,,,t Q Q Q 使得1212()()s t PP P A Q QQ B λλ=;(6)()A λ与()B λ等价⇔存在可逆-λ矩阵()P λ和()Q λ使得()()()()P A Q B λλλλ=. 注意:两个阶数一样的-λ矩阵仅是初等因子相同时,不能保证它们等价.例如矩阵10()01A λλλ-=+⎛⎫ ⎪⎝⎭如(1)(1)0()00B λλλ-+=⎛⎫ ⎪⎝⎭的初等因子相同,但它们不等价. 2.设,A B 都是n 阶数字矩阵,那么有下列关于矩阵相似的等价条件: (1)A ~⇔B E A λ-与E B λ-等价;(2)A ~⇔B E A λ-与E B λ-有相同的标准形; (3)A ~⇔B E A λ-与E B λ-有相同的不变因子;(4)A ~⇔B E A λ-与E B λ-有相同的行列式因子;(5)A ~⇔B E A λ-与E B λ-有相同的初等因子(或者A 与B 有相同的初等因子); (6)A ~⇔B A 与B 有相同的若当标准形.3.设A 是n 阶数字复矩阵,那么有下列等价条件:(1)A 与对角矩阵相似的充分必要条件是E A λ-的不变因子没有重根; (2)A 与对角矩阵相似的充分必要条件是A 的初等因子都是一次的; (3)A 与对角矩阵相似的充分必要条件是A 的最小多项式没有重根;(4)A 与对角矩阵相似的充分必要条件是A 每个特征根的代数重数等于几何重数.(五)数字矩阵的若当标准形与有理标准形从前面所谈论的化矩阵为对角形矩阵可知,并不是所有的n 阶数字矩阵都能相似对角化,虽然如此,但对于实数域R 上的n 阶对称矩阵A ,即实对称矩阵A 是一定与一个实对角矩阵相似的.于是,我们自然会提出这样一个有待解决的重要问题:当一个矩阵不与对角矩阵相似时,能否退而求其次,使A 相似于一个比对角矩阵稍为复杂,但仍能给计算和研究带来便利的某种标准形呢?这就是我们下面要介绍的矩阵的若当标准形与有理标准形.1.矩阵的若当标准形 (1)设0λ是一个复数,形式为00000001000(,)0010001t tJ t λλλλλ⨯⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 的矩阵称为若当(Jordan )块. 而由若干个若当块(,)i i J t λ组成的准对角矩阵(分块对角矩阵)1122(,)(,)(,)s s J t J t J J t λλλ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭称为若当形矩阵,其中参数12,,,s λλλ可以是相等,也可以是不相等.(2)由于若当块0(,)J t λ的特征矩阵0(,)E J t λλ-的各阶行列式因子是1210()()()1,()()t t t D D D D λλλλλλ-=====-,因此,它的不变因子是1210()()()1,()()t t t d d d d λλλλλλ-=====-.由此即得,0(,)E J t λλ-的初等因子是0()tλλ-,也就是若当块0(,)J t λ的初等因子.由于若当块0(,)J t λ完全被它的级数t 与主对角线上的元素0λ所刻划,而这两个数都反映在它的初等因子0()t λλ-中.因此,若当块是由它的初等因子唯一决定的.(3)类似地,我们可以求得若当形矩阵1122(,)(,)(,)s s J t J t J J t λλλ⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭的初等因子是1212(),(),,()s t t t s λλλλλλ---.也就是说,每个若当形矩阵的全部初等因子是由它的全部若当块的初等因子构成的.而每个若当块是由其初等因子来决定的,由此可见,若当形矩阵除去其中的若当块排列的次序外,是被它的初等因子唯一决定的.(4)若当形矩阵的主要结论是:复数域C 上任一个n 阶矩阵A 都相似于一个若当形矩阵1122(,)(,)(,)s s J t J t J J t λλλ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 这个若当形矩阵称为A 的若当标准形.(5)设A 是一个n 阶矩阵,J 是A 的若当标准形,那么 ● 存在可逆矩阵T ,使得1T AT J -=; ● A 与J 有相同的秩与行列式;●A 与J 有相同的特征多项式与最小多项式;● 特征矩阵E A λ-与E J λ-有相同的行列式因子; ●E A λ-与E J λ-(或者A 与J )有相同的不变因子与初等因子.(6)对于复数域C 上的n 维线性空间V 的任一个线性变换σ,在V 中必存在有一组基12,,,n ααα,使得σ在此基下的矩阵是一个若当形的.(7)每个n 阶的复数矩阵A 都与一个下(或上)三角形矩阵相似,其主对角线上的元素刚好是矩阵A 的全部特征值. 即存在可逆矩阵T ,使110*n T AT λλ-⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭(下三角形矩阵),其中1,,n λλ是矩阵A 的全部特征值.如果()g λ是一个多项式,则()g A 的全部特征值是1(),,()n g g λλ,即11()0()*()n g T g A T g λλ-⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭. 2.矩阵的有理标准形在上面我们讨论了复数域C 上任何一个n 阶矩阵可相似于一个若当形矩阵,下面我们将在任意一个数域F 上来讨论类似的问题,而且证明了F 上任意一个n 阶矩阵必相似于一个有理标准形矩阵.(1)对于数域F 上的一个多项式12121(),1n n n n n f a a a a n λλλλλ---=+++++≥,称矩阵12210000100001000010001n n n a a a A a a ---⎛⎫⎪- ⎪ ⎪-=⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭是多项式()f λ的伴侣阵.多项式()f λ的伴侣阵A 的不变因子(即是E A λ-的不变因子)是121()()()1n d d d λλλ-====,()()n d f λλ=.(2)设n 阶矩阵A 的不变因子是121,,1,(),(),,()k k n d d d λλλ++其中()k i d λ+的次数大于等于1,并且假设12,,,n k N N N -分别是12(),(),,()k k n d d d λλλ++的伴侣阵,这时我们称分块对角矩阵12n k N N F N -⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭是矩阵A 的有理标准形.(3)数域F 上的任意一个n 阶矩阵A 必相似于它的有理标准形(因为它们具有相同的初等因子).注意:若当标准形在复数域上是一定存在的,而有理标准形在任何数域上都是存在的.(六)最小多项式及其性质1.零化多项式与最小多项式设F 是一个数域,A 是F 上的n 阶数字矩阵,如果数域F 上的多项式()f x 使得()0f A =,则称()f x 以A 为根或()f x 为A 的零化多项式.在以A 为根的多项式中,次数最低且首一的多项式称为A 的最小多项式,记为()A m λ. 2、哈密顿─凯莱定理设F 是一个数域,A 是F 上的n 阶数字矩阵,记A 的特征多项式为 12121()n n n A n n f E A a a a a λλλλλλ---=-=+++++那么 12121()0n n n A n n f A A a A a A a A a E ---=+++++=即A 的特征多项式是A 的零化多项式.同时,还有*12231211211()()()()n n n n n n E A A a A a a A a a E λλλλλλ-------=++++++++++3、最小多项式的性质设A 是数域F 上的n 阶数字矩阵,()A m λ为A 的最小多项式. (1)最小多项式是唯一的;(2)设()[]g F λλ∈,则()0g A =的充分必要条件是()()A m g λλ;特别地,矩阵A 的最小多项式()A m λ是A 的特征多项式()A f E A λλ=-的一个因式.(3)若A 是一个n 阶数字矩阵,且A 的特征多项式为12()()()()A n f E A d d d λλλλλ=-=那么()()A n m d λλ=1()()A n f D λλ-=;(4)A 的特征根都是()A m λ根.(5)设,A B 都是n 阶数字矩阵,如果,A B 相似,即A ~⇔B ()()A B m m λλ=;(6)设1s A A A ⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭是准对角形,且()i m λ分别是i A 的最小多项式,那么 ()A m λ12[(),(),,()]s m m m λλλ=;(7)t 阶若当块0000000001000(,)0010001t tJ t λλλλλ⨯⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 的最小多项式0()()tJ m λλλ=-.(六)主要定理与结论定理1 假设,A B 都是n 阶数字矩阵,如果存在n 阶数字矩阵00,P Q 满足00()E A P E B Q λλ-=-则矩阵A 与B 相似.作为矩阵多项式,-λ矩阵也有下列的带余除法定理. 定理2 设(),()A B λλ是数域F 上的两个n 阶-λ矩阵,其中1011(),(),0,1,,.m m m m i n B B B B B B M F i m λλλλ--=++++∈=如果0B 可逆,则存在-λ矩阵(),()L L Q R λλ及(),()R R Q R λλ,满足()()()()L L A B Q R λλλλ=+,()()()()R R A Q B R λλλλ=+,其中(),()L R R R λλ分别是零或者(())(()),(())(())L R R B R B λλλλ∂<∂∂<∂,且满足上述条件的(),()L L Q R λλ及(),()R R Q R λλ是唯一的.(())A λ∂表示矩阵()A λ中所有元素的最高次数.如果把定理2的矩阵()B λ分别改成数字矩阵A 的特征矩阵E A λ-,那么定理2变成下列的定理.定理3 对于任何不是零的n 阶数字矩阵A ,以及-λ矩阵()U λ与()V λ,一定存在-λ矩阵()Q λ与()R λ以及数字矩阵0U 与0V 使得0()()()U E A Q U λλλ=-+,0()()()V R E A V λλλ=-+.定理3的一个常用推论是下面的定理4 设()[],()n f F A M F λλ∈∈,则存在唯一的-λ矩阵()Q λ使得()()()()()()()f E E A Q f A Q E A f A λλλλλ=-+=-+.证明:存在性的验证. 假设多项式1011()m m m m f c c c c λλλλ--=++++那么,1011()m m m m f E c E c E c E c E λλλλ--=++++ 1011()m m m m f A c A c A c A c E --=++++取120121()m m m m Q D D D D λλλλ----=++++其中10110,0,1,, 1.kk i k k k i k k i D c A c A c A c A c k m ---===++++=-∑代入定理中,可以验证等式成立.唯一性的证明. 假设还存在有另一个-λ矩阵1()Q λ使得11()()()()()()()f E E A Q f A Q E A f A λλλλλ=-+=-+只要把两个等式相减,可以得到11(()())(()())Q Q A Q Q λλλλλ-=-再通过比较等式两边λ的次数,即可得到1()()Q Q λλ=. ■定理5 n 阶数字矩阵A 的最大不变因子()n d λ等于A 的所有初等因子的最小公倍式. 证明: 因为 ()r E A n λ-=,将矩阵A 全部初等因子按不可约因子的方幂降幂排列,同一个不可约因子的方幂排成一行,不足n 个的在后面用1补足. 排列的形式如下:11112221221211122212(),(),,(),(),(),,(),0(1,2,,)(),(),,(),nn s s sn t t t t t t i i in t t t s s s P P P P P P t t t i s P P P λλλλλλλλλ≥≥≥≥=那么,不变因子 1112112()()()()s t t tn s d P P P λλλλ=,也就是等于所有初等因子的最小公倍式. ■定理6 设n 阶矩阵A 的最小多项式为()m λ,证明:()()n m d λλ=,其中()n d λ是E A λ-的最后一个不变因子.证明:设A 的全部初等因子是1111211121111112112(),(),,(),(),(),,(),r sr s s s sn n n r n n n s s s s s sr n n n n n n λλλλλλλλλλλλ⎧---≤≤≤⎪⎪⎨⎪---≤≤≤⎪⎩其中12,,,s λλλ两两不同.这时 121212()()()()sr r r s nnn n s d λλλλλλλ=---.其次,由于A 相似于若当标准形1112srs n n n J J J J ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,1,1,2,,.1,2,,.1ij i i n si J i s j r λλλ⎛⎫⎪⎪=== ⎪ ⎪⎝⎭由于对角分块矩阵的最小多项式等于各分块矩阵最小多项式的最小公倍式,而且相似矩阵有相同的最小多项式,所以1111111()(),,(),,(),,()sr r s sn nn n s s m λλλλλλλλλ⎡⎤=----⎣⎦111()()()sr r s nns n d λλλλλ=--=. ■定理7 设1s A A A ⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭是准对角形,且()i m λ分别是i A 的最小多项式,证明: ()A m λ1[(),,()]s m m λλ=,其中1[(),,()]s m m λλ表示1(),,()s m m λλ的最小公倍式.证明:因为 1()()0()A A A s m A m A m A ⎛⎫⎪==⎪ ⎪⎝⎭,所以,1()()0A A s m A m A ===,即()A m λ是矩阵1,,s A A 零化多项式,因此)(|)(,,)(|)(1λλλλA s A m m m m ,故()A m λ是1(),,()s m m λλ的一个公倍式.另一方面,任取1(),,()s m m λλ的一个公倍式)(λh ,则有1()()0()s h A h A h A ⎛⎫⎪==⎪ ⎪⎝⎭,可见)(λh 是矩阵A 的一个零化多项式,所以,()|()A m h λλ. 再因为()A m λ的首项系数为1,因此()A m λ1[(),,()]s m m λλ=. ■定理8 相似矩阵具有相同的最小多项式.证明:设n 阶矩阵A 与B 相似,即存在可逆矩阵T ,使得1B T AT -=.又设12(),()m m λλ分别是矩阵A ,B 的最小多项式,且设12110()s s s m b b b λλλλ--=++++那么,我们有121100()s s s m B B b B b B b E --==++++1111102()().s s s T A b A b A b E T T m A T ----=++++=所以,2()0m A =,2()m λ是A 的零化多项式,而1()m λ是A 的最小多项式,因此,12()|()m m λλ.类似可以证明,21()|()m m λλ.再从12(),()m m λλ的首项系数为1,即可得到12()()m m λλ=.■四、基本例题解题点击1.λ-矩阵的基本概念与计算【例1】设有-λ矩阵2222123(),()1253A B λλλλλλλλλλλ⎛⎫-⎛⎫== ⎪ ⎪++++⎝⎭⎝⎭, 计算:(1)()2()A B λλ-;(2)()()A B λλ⋅.【提示及点评】-λ矩阵的运算法则与数字矩阵的运算法则相同. 【例2】设21()12A λλλλλ⎛⎫=⎪+++⎝⎭,求1()A λ-. 【提示及点评】可以按数字矩阵求逆的方法进行计算.【例3】设00()1001A λλλλ=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,求()nA λ.【解】因为00100000()1001010001001010A E B λλλλλλ==+=+⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭而EB BE B ==,所以可以应用牛顿二项式定理来进行计算.01112220()()nnnk n k k n n n n n n n k A E B C E B C E C B C B λλλλλλ---==+=⋅=++∑ 1(1)21200n n n n n n n n n n λλλλλλ----⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭. ■ 【知识扩展提示】题目可以扩充为对任意阶数的若当块0000000001000(,)0010001t tJ t λλλλλ⨯⎛⎫ ⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 求0(,)nJ t λ.【例4】设有-λ矩阵2221211111()2211,()2131221023A B λλλλλλλλλλλλλλλλ-+-+-+--+=-+++=---+---⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭试求矩阵(),()L L Q R λλ使得()()()()L L A B Q R λλλλ=+,其中()0L R λ=或者(())(())L R B λλ∂<∂.【提示及点评】此例子主要介绍-λ矩阵的带余除法定理. 【解】首先把矩阵(),()A B λλ表示成矩阵多项式的形式:22012100120111()010121211002101012A A A A λλλλλ---=++-=++--⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 01101111()010*********B B B λλλ--=+--=+--⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭然后借助于多项式除以多项式的运算,我们有 01B B λ+2012A A A λλ++ 100()L Q B A λλ-= 210100A B B A λλ-+1101100()B A B B A --+-111002()A B B A A λ--+1111100101100()()A B B A B B A B B A λ----+-112101100()()L R A B B A B B A λ--=--所以,1110001100211()()134002L Q B A B A B B A λλλλλ-----⎛⎫ ⎪=+-=-+ ⎪ ⎪+⎝⎭,112101100250()()169205L R A B B A B B A λ--⎛⎫ ⎪=--= ⎪ ⎪-⎝⎭. ■【知识扩展提示】题目如果是求-λ矩阵(),()R R Q R λλ使得()()()()R R A Q B R λλλλ=+,则在做多项式除法的时候,注意矩阵01B B λ+与()R Q λ相乘时的左右方向即可.2.求λ-矩阵的标准形、行列式因子、不变因子与初等因子 (1)行列式因子的计算方法一:直接使用行列式因子的定义进行计算. 【例5】设有-λ矩阵2221211()2211122A λλλλλλλλλλλ⎛⎫-+-+- ⎪=-+++ ⎪ ⎪-+-⎝⎭,试求其行列式因子.【解】由于矩阵()A λ的元素中含有非零常数1,所以一阶行列式因子1()1D λ=.或者是由于下列所有多项式{}2221,21,1,2,21,1,,1,22λλλλλλλλλλ-+-+--+++-+-的最大公因式是1,所以1()1D λ=.对于二阶行列式因子2()D λ. 由于()A λ的2阶子式一共有9个,一一计算比较麻烦,我们只要找出特别的几个出来,看它们是否互素即行. 由于2阶子式22211λλλλ-++- 与 2211211λλλλ-+-+++是互素的,即最大公因式是1,所以二阶行列式因子2()1D λ=.最后计算三阶行列式因子3()D λ,由于矩阵()A λ的3阶子式只有1个,所以65432311()|()|(2338385)2D A a λλλλλλλλ==++--+-. ■ 【注意】由于使用定义的方法求行列式因子的计算过程比较麻烦,因此一般很少用,除非是矩阵()A λ比较简单.方法二:先用初等变换化简-λ矩阵,一般情况是化简成为标准形或者对角形,再对简化后的-λ矩阵求行列式因子.【例6】设有-λ矩阵111()2131023B λλλλλ+--+=----⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭试求其行列式因子.【解】由于(1)(3)1111023()2132131023111B λλλλλλλλλ↔+--+--=------+--+⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪−−−→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭32100010002447λλλ-→→--+-⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭因此,所求的行列式因子是12()()1D D λλ==,3237()222D λλλλ=-+-. ■ 方法三:对于特殊类型的-λ矩阵(如对角形、上下三角形等等),可以先求出阶数大的行列式因子,再利用1()|()k k D D λλ-的关系,求出阶数低的行列式因子.【例7】设有下列-λ矩阵①122100100010()000001n n n a a a A a a λλλλλλ--⎛⎫⎪- ⎪ ⎪-=⎪ ⎪⎪ ⎪⎪-+⎝⎭;②31104101()0021001A λλλλλ--⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+- ⎪⎝⎭试求它们的行列式因子.【解】① 由于矩阵()A λ的行列式12121|()|n n n n n A a a a a λλλλλ---=+++++所以, 12121()nn n n n nDa a a a λλλλλ---=+++++,又由于在()A λ中有一个1n -阶的子式1100010(1)00001n λλλ---=--,故1()1n D λ-=,于是,231()()()1n n D D D λλλ--====.② 显然 2243121()(1)(1)411D λλλλλλλ--+-==-++,又其中的一个3阶子式 11010123021λλλ-+=++-,由于三阶行列式因子3()|(23)D λλ+并且还有34()|()D D λλ,因此可见3()1D λ=,于是21()()1D D λλ==. ■(2)-λ矩阵的标准形、不变因子与初等因子的计算方法一:直接使用矩阵的初等变换,求-λ矩阵的标准形,进而可以得到不变因子. 【例8】用初等变换求下列-λ矩阵的标准形、不变因子与初等因子.222223222213()2322A λλλλλλλλλλλλλλλλλ⎛⎫-⎪=--+-- ⎪ ⎪+++⎝⎭. 【提示及点评】在使用初等变换来求-λ矩阵的标准形时,第一步应将矩阵左上角的元素变成能够整除矩阵的所有元素,第二步才能消去矩阵的第一行与第一列的其余元素,重复这个过程即可把-λ矩阵化其标准形. 关键的一步是在矩阵的所有元素中直接找出一个或者经过加减运算后找出一个元素,使其能够整除矩阵的所有元素.【解】2222222322232(1)(2)(1)2222212112()23222322022A λλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλλ+⋅-⎛⎫⎛⎫-- ⎪ ⎪=--+--−−−−→--+-- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪+++++⎝⎭⎝⎭1000(1)000(1)(1)λλλλλ⎛⎫⎪→→+ ⎪ ⎪+-⎝⎭于是,()A λ的不变因子123()1,()(1),()(1)(1)d d d λλλλλλλλ==+=+-,从而得出矩阵的初等因子是,,1,1, 1.λλλλλ++-. ■方法二:对于一些形如上(下)三角形、对角形等特殊的-λ矩阵,可以先求其行列式因子(或者初等因子),再利用不变因子与行列式因子的关系,求出不变因子,进而得到矩阵的标准形.【例9】求下列-λ矩阵的标准形与不变因子.①21000210()00210002A λλλλλ+⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+ ⎪+⎝⎭;②22220(1)00(1)000()000100(1)0A λλλλλλλλ⎛⎫+ ⎪- ⎪= ⎪- ⎪ ⎪+⎝⎭【解】① 显然,行列式因子44()|()|(2)D A λλλ==+,而且矩阵)(λA 有一个3阶子式1002101021λλ+=+,所以有321()()()1D D D λλλ===,故)(λA 的不变因子是123()()()1d d d λλλ===,44()(2)d λλ=+,即)(λA 的标准形是4100001000010000(2)λ⎛⎫ ⎪⎪⎪⎪+⎝⎭.② 虽然矩阵)(λA 不是对角形,但可用初等变换化成对角形:2222(1)(2)(3)(4)22220(1)00(1)000(1)0000(1)00()000100(1)000(1)00001A λλλλλλλλλλλλλλλ↔↔⎛⎫⎛⎫+- ⎪ ⎪-+ ⎪ ⎪=−−−−→ ⎪ ⎪-+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪+-⎝⎭⎝⎭由此可得矩阵)(λA 的初等因子是222,,,(1),(1),1,1,1λλλλλλλλ+++--,而矩阵的秩= 4,据此可知不变因子是2123()1,()(1),()(1)(1)d d d λλλλλλλλ==+=+-,224()(1)(1)d λλλλ=+-,故矩阵的标准形是22210000(1)0000(1)(1)0000(1)(1)λλλλλλλλ⎛⎫⎪+ ⎪ ⎪+- ⎪+-⎝⎭. ■(3)有关数字矩阵的初等因子的计算【例10】求下列数字矩阵的初等因子(以及不变因子,相应特征矩阵的行列式因子).308316205A ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭..【提示及点评】对于计算数字矩阵的初等因子,其实其过程与求矩阵的若当标准形一样. 计算方法与求一般-λ矩阵的初等因子是一样的.【解】因为(2)(3)1308308316111205205E A λλλλλλλλ+⋅----⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-=-+-−−−−→-+- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪++⎝⎭⎝⎭210002(1)000(1)/2λλ-⎛⎫⎪→→+ ⎪ ⎪-+⎝⎭因此,所求的初等因子是2(1),1λλ++,不变因子是2123()1,()1,()(1)d d d λλλλλ==+=+,行列式因子是3123()1,()1,()(1)D D D λλλλλ==+=+. ■3.有关λ-矩阵等价的判断与证明 【例11】判断下列两个矩阵是否等价?010001()000000A λαλαλλαλα+⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+ ⎪+⎝⎭,010100()000000B λαλαλλαλα+⎛⎫ ⎪+ ⎪= ⎪+ ⎪+⎝⎭【提示及点评】利用-λ矩阵等价的6个方法之一进行判断. 【解】易见,矩阵)(λA 与)(λB 的行列式因子都是241234()()1,()(),()()D D D D λλλλαλλα===+=+因此,矩阵)(λA 与)(λB 是等价的. ■【例12】对于任意的n 阶-λ矩阵)(λA ,证明)(λA 与)(/λA 等价. 【提示及点评】可以证明它们有相同的行列式因子或者有相同的标准形. 【解】假设矩阵)(λA 的标准形是()1()(),,(),0,,0r D diag d d λλλ=因此,存在可逆矩阵)(,)(λλQ P 使得)()()()(λλλλD Q A P =,两边取转置得到)()()()()(////λλλλλD D P A Q ==,从而知道)(λA 与)(/λA 有相同的标准形,所以)(λA 与)(/λA 等价. ■4.有关数字矩阵A 的特征矩阵(特征多项式、凯莱定理)E A λ-的应用【例13】设有矩阵130240121A -=---⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,求nA ,其中n 是正整数.【提示及点评】利用哈密顿-凯莱定理及带余除法进行计算. 【解】设()||f E A λλ=-是矩阵A 的特征多项式,那么计算可得322()452(2)(1)f λλλλλλ=-+-=--再根据计算nA 的要求,取多项式()ng λλ=,并令(带余除法)2()()()n g f q a b c λλλλλλ==+++分别把2,1λλ==代入,得到 422,1na b c a b c ++=++=.又因为1λ=是特征多项式()f λ的2重根,所以,对上式两边求导后有///1()()()()()2n g f q f q a b n λλλλλλλ-=+++=再代入1λ=得到,2a b n +=.求解上面关于,,a b c 的联立方程组,我们可以得到121,223,22n n n a n b n c n +=--=-+=-因此,12323(12)02(12)23206(12)799271n n n n n n n A aA bA cE n n +⎛⎫--+ ⎪=++=--+-+⋅ ⎪ ⎪-+--⋅+⎝⎭. ■【注意】关键是如何利用矩阵A 的特征值,找到关于,,a b c 的联立方程组.【例14】设有矩阵130240121A -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭,及多项式119653()461f λλλλλλλ=-+--+-,求1()f A -.【提示及点评】利用哈密顿-凯莱定理及带余除法进行计算. 【解】因为特征多项式32()||452g E A λλλλλ=-=-+-,再由带余除法得到2()()()(759933)f g q λλλλλ=+-+-因此,由哈密顿—凯莱定理得到22433780()75993325238703997779f A A A E -⎛⎫⎪=-+-=- ⎪ ⎪--⎝⎭,再求其逆,得到43141354512811355511469113513590()0f A --⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭. ■ 【注意】此题型的计算量比较大,关键是掌握其计算的方法与技巧.【例15】如果A 是一个n 阶可逆矩阵,导出使用哈密顿—凯莱定理求逆矩阵1-A 的公式. 【解】假定矩阵A 的特征多项式是12121()||n n n n n f E A a a a a λλλλλλ---=-=+++++则由凯莱定理知道,121210n n n n n A a A a A a A a E ---+++++=而(1)||0n na A =-≠,因此,1231211()n n n n nA A a A a A a E E a -----⋅++++=即矩阵A 的逆矩阵11231211()n n n n nA A a A a A a E a ------=++++. ■【知识扩展提示】题目可以改成:证明存在一个实系数多项式)(x g ,使得)(1A g A =-.【例16】设A 是任意一个n 阶矩阵,且12121()||n n n n n f E A a a a a λλλλλλ---=-=+++++ 证明:A 的伴随矩阵*A 是A 的多项式,并且*1123121(1)()n n n n n A A a A a A a E -----=-++++.【证明】由上例知道,123121(1)()n n n n n A A a A a A a E a E ----⋅-++++=而||(1)||nn a A A =-=-,代入上述,可以得到1123121(1)()||n n n n n A A a A a A a E A E -----⋅-++++= 所以,*1123121(1)()n n n n n A A a A a A a E -----=-++++. ■5.相似矩阵的判断与证明 【例16】判断下列矩阵3253212610,222123365A B --⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭是否相似.【提示及点评】要判断两个矩阵是否相似,通常的方法是先求出它们的不变因子(或行列式因子、或初等因子),如果它们相同,则相似,否则不相似.当然,如果两个矩阵的秩,行列式,特征多项式或最小多项式有一个不相等,则它们一定不相似.要注意的是,即使它们的秩,行列式,特征多项式或最小多项式都相等,仍然不能确定它们是否相似.许多学生往往根据两个矩阵的特征多项式相同,就断定这两个矩阵相似,这是初学者常犯的一个错误,请读者给予充分的注意.【解】由于2325100261002012300(2)E A λλλλλλ--⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪-=--→→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--+-⎝⎭⎝⎭232110022202036500(2)E B λλλλλλ--⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪-=-+-→→- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭从而,A 与B 有相同的不变因子,故A 与B 相似. ■【例17】假设多项式12121()n n n n n f a a a a λλλλλ---=+++++有n 个不同的根12,,,n λλλ,证明矩阵121000010000100001n n n a a A a a ---⎛⎫⎪- ⎪ ⎪=- ⎪⎪⎪-⎝⎭与 12n B λλλ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭相似. 【提示及点评】验证两个矩阵的不变因子相同即行. ■【例18】下列形式的矩阵112231000,,*i j n n a b a b H a a b C b a -⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=∈ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(其中j b 称为上对角元素)称为海森伯格矩阵.试证明:两个上对角元素全非零的海森伯格矩阵相似的充分必要条件是它们有相同的特征多项式.【提示及点评】计算特征矩阵H E -λ的行列式因子,再依此进行证明. 【证明】由于特征矩阵112231000*n n a b a b E H a b a λλλλλ---⎛⎫⎪--⎪⎪-=- ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭如果0(1,2,,1)jb j n ≠=-,由于H E -λ有一个1-n 阶的子式12211211000(1)00n n n b a b b b b b λ------=-≠-所以H E -λ的行列式因子1()1n D λ-=.由此得,H E -λ的行列式因子是121()()()1,()()||n n H D D D D f E H λλλλλλ-======-.于是,两个上对角元素全非零的海森伯格矩阵1H 相似于2H ⇔1H E -λ与2H E -λ有相同的行列式因子⇔)()(21λλH H f f =. ■6.求矩阵的Jordan 标准形和有理标准形【例19】求下列数字矩阵的若当(Jordan )标准形和有理标准形.(1)308316205A ⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭; (2)2300020000420013A ⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭.【提示及点评】可以先求出矩阵的初等因子,然后由初等因子写出矩阵的若当标准形及有理标准形.【解】(1)由于2308308100316112401020520500(1)E A λλλλλλλλλλ----⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪-=-+-→++→+ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪+++⎝⎭⎝⎭⎝⎭所以,初等因子是21,(1)λλ++,因此矩阵A 的若当标准形J 与有理标准形F 分别是100010011J -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭,100001012F -⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭.(2)容易算得,矩阵A 的初等因子是25,2,(2)λλλ---,所以,若当标准形J 与有理标准形F 分别是52212J ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,520414F ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭. ■ 【知识扩展提示】从上面的例子可以看出,矩阵A 的若当标准形J = 有理标准形F 的充分必要条件是:矩阵A 的初等因子都是一次的.【例20】设308316205A ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭. 求可逆矩阵T ,使得1T AT -成为若当标准形.【提示及点评】这是求相似变换矩阵的问题. 可先求出若当标准形,然后通过求解线性方程组来求可逆矩阵T .【解】由例19知道,矩阵A 的若当标准形是100010011J -⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪-⎝⎭.设有可逆矩阵T ,使得1T AT J -=,则A T TJ =. 令()123,,T ααα=,其中123,,ααα是列向量组,那么1122333,,,A A A ααααααα=-=-+=-所以,13,αα是A 的属于特征值1λ=-的特征向量,且23,αα满足23()A E αα+=.下面先求向量2α,因223()()0A E A E αα+=+=,所以2α是齐次线性方程组2()0A E X +=的非零解,并且满足()0A E X +≠又因为2()0A E +=,所以每一个非零向量都是2()0A E X +=的非零解. 取()/21,1,1α=,则/32()(12,9,6)0.A E αα=+=-≠再从齐次线性方程组()0A E X +=求出一个属于特征值1λ=-的特征向量/1(2,0,1)α=-,此时取矩阵()1232112,,019116T ααα-==-⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭则T 可逆,且1100010011.T AT J --==--⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭■ 7.矩阵最小多项式的计算及在证明中的应用求n 阶方阵A 的最小多项式()A m λ,通常采用如下三种方法:方法一 试探法:首先求出A 的特征多项式()||f E A λλ=-,然后写出()f λ中包含A 的所有互异特征值的因式,最后验证这些因子是否是A 的零化多项式,其中次数最低的首一多项式即是()A m λ.方法二 求出A 的若当标准形,再利用1212()()()()t r r r A t m λλλλλλλ=---其中i r 是A 的若当标准形J 中以i λ为对角元的若当块的最高阶数.方法三 当A 的1-n 阶行列式因子1()n D λ-易于求得,利用1()()()A n f m D λλλ-=求最小多项式.【例21】求下列矩阵的最小多项式.(1)2300020000420013A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭; (2)2123021200210002A ⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭;(3)308316205A ⎛⎫ ⎪=- ⎪ ⎪--⎝⎭【解】(1) 因为3()||(2)(5)f E A λλλλ=-=--,其包含A 的所有互异的特征值的因式有:23(2)(5),(2)(5),(2)(5)λλλλλλ------,直接计算有(2)(5)0A E A E --≠,2(2)(5)0A E A E --=从而A 的最小多项式2()(2)(5)A m λλλ=--.(2) 显然可以求得E A λ-的三阶行列式因子3()1D λ=,而特征多项式4()(2)f λλ=-,所以最小多项式443()()()(2)()A f m d D λλλλλ===-.(3) 由例19知道,矩阵A 的不变因子是2123()1,()1,()(1)d d d λλλλλ==+=+,所以最小多项式是2()(1)A m λλ=+. ■【例22】求指定的数字矩阵A 的最小多项式 (1) 4阶矩阵A 的元素均是1;(2) 123331313;3;31333J J J ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭; (3) 已知3阶矩阵B 的特征值分别是1,-1,2,325A B B =- (4) ()()A A f m λλ=的充分必要条件是什么?(5) 若A 的特征值都是单根,那么()()A A f m λλ=对吗?【解】(1) 由于3()||(4)A f E A λλλλ=-=-,而计算知道(4)0A E A -=,所以最小多项式是()(4)A m λλλ=-.【知识扩展提示】题目可扩充为如果n 阶矩阵A 的所有元素都是a 且不为零,求其最小多项式. (2) 可以把矩阵看作若当标准形矩阵,其最小多项式由各个若当块的最小多项式的最小公倍式组成. 因此,3个矩阵的最小多项式分别是。

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